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龙图腾网获悉东北农业大学;中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119104503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411446619.5，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法及系统是由辛杭书;薛烨;钟荣珍;张广宁;闫晓刚;沈维政;杜海涛;刘慧环;刘立成;李婷玉;程传腾;王硕;孙雨坤;刘春东;刘洋设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光谱数据分析领域，涉及一种用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法及系统，包括：对待检测的玉米样本集进行数据处理，得到玉米样本集中每个玉米样本的iNDF含量数据及对应的红外光谱数据；对玉米样本集中训练样本集的每个玉米样本的iNDF含量数据进行邻域处理，得到每个玉米样本的邻域集合；根据每个玉米样本的邻域集合进行数据分析，得到每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征；根据每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征，对玉米样本集中的每个玉米样本进行数据匹配，得到多个特征序列；根据多个特征序列，判断每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征是否为目标特征；根据目标特征进行特征筛选，得到训练特征。

本发明授权用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法，其特征在于，应用于用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定系统，方法包括： 对待检测的玉米样本集进行数据处理，得到玉米样本集中每个玉米样本的iNDF含量数据及对应的红外光谱数据； 对玉米样本集中训练样本集的每个玉米样本的iNDF含量数据进行邻域处理，得到每个玉米样本的邻域集合，每个玉米样本的邻域集合包含与每个玉米样本的iNDF含量数据相同的多个玉米样本； 根据每个玉米样本的邻域集合进行数据分析，得到每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征，第一特征表示每个玉米样本的邻域集合中共有的红外光谱数据； 获取玉米样本集中待匹配的目标玉米样本及目标玉米样本中待匹配的红外光谱数据；根据第一预设计算公式，对目标玉米样本中待匹配的红外光谱数据及目标玉米样本的邻域集合对应的第一特征进行计算，得到目标玉米样本中待匹配红外光谱数据与目标玉米样本的邻域集合对应的第一特征之间的相似度；遍历玉米样本集中的每个玉米样本，得到多个相似度；根据多个相似度，得到多个特征序列，多个特征序列包括每个第一特征及每个第一特征对应的特征序列； 获取玉米样本集中待匹配的目标玉米样本及目标玉米样本中待判断的红外光谱数据；根据目标玉米样本中待判断的红外光谱数据及多个特征序列，得到目标特征序列，目标特征序列与目标玉米样本中待判断的红外光谱数据一致；根据目标玉米样本，得到目标玉米样本对应的目标邻域玉米样本，目标邻域玉米样本处于目标玉米样本的邻域集合中；根据目标特征序列与目标邻域玉米样本，得到目标差异值及目标关联值，目标差异值为目标玉米样本对应的目标邻域玉米样本与目标玉米样本在待判断的红外光谱数据下的差异值，目标关联值为目标玉米样本对应的目标邻域玉米样本与目标玉米样本在待判断的红外光谱数据下的关联值；根据目标差异值及目标关联值，得到目标玉米样本中待判断的红外光谱数据对应的目标准确值，目标准确值用于判断每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征是否为目标特征，目标特征用于判断每个玉米样本的iNDF含量数据； 根据目标特征进行特征筛选，得到训练特征，训练特征用于训练目标模型，目标模型用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定； 其中，第一预设计算公式为： ； 表示选择的玉米样本中待匹配的红外光谱数据的特征序列的特征向量和第i个玉米样本的第k个第一特征之间的相似度，表示两个集合之间的Jaccard相似性，表示两个集合之间的DTW距离，表示选择的样本集合中待匹配的红外光谱数据对应的光谱波段集合，表示第i个玉米样本中第k个特征向量所对应的光谱波段集合； 目标差异值的计算公式为： ； 表示目标差异值，表示待匹配的红外光谱数据的特征序列的特征向量，表示该玉米的邻域玉米样本；表示邻域内与该玉米的特征匹配的特征序列的特征向量；表示该玉米与邻域内玉米的特征向量之间的相似性，表示对该玉米内的所有邻域玉米样本进行相关参数的求和操作，表示是待匹配的红外光谱数据的特征序列的特征向量与邻域内与该玉米的特征匹配的特征序列的特征向量之间的光谱匹配相似度； 目标关联值的计算过程为：选择一个玉米样本，确定需要判断的特征序列，计算其余玉米样本与该玉米样本对应的特征差异，对应的iNDF含量差异为；得到对应的差异序列，根据差异序列得到该玉米样本特征的Pearson相关系数；将作为主成分特征变化和iNDF含量变化的目标关联值； 目标确认值的计算公式为。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北农业大学;中国科学院东北地理与农业生态研究所，其通讯地址为：150030 黑龙江省哈尔滨市香坊区长江路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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