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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于微波扫频技术和Stacking集成模型的茶叶籽仁含水率检测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：CN115541621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211328547.5，技术领域涉及：G01N22/04；该发明授权一种基于微波扫频技术和Stacking集成模型的茶叶籽仁含水率检测方法及系统是由韦真博;吴晨媛;王俊;杜冬冬;朱建锡;陈长卿设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微波扫频技术和Stacking集成模型的茶叶籽仁含水率检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微波扫频技术和Stacking集成模型的茶叶籽仁含水率检测方法及系统，属于茶叶籽品质检测领域。具体包括：1.获取微波扫频数据集；2.归一化处理并基于Ridge‑RFE算法进行特征选择，生成训练子集和测试子集；3.基于训练子集搭建具有双层结构的Stacking集成模型，其中，计算混合评价指标IN3来选择训练模型第一层的基学习器的算法；4.使用训练好的Stacking集成模型检测待测茶叶籽仁样本的含水率。本发明填补了微波法在茶叶籽仁品质无损检测领域的技术空白，设计了一项混合评价指标来评估模型在交叉验证和测试过程中的整体性能，提高了Stacking集成的客观性。

本发明授权一种基于微波扫频技术和Stacking集成模型的茶叶籽仁含水率检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于微波扫频技术和Stacking集成模型的茶叶籽仁含水率检测方法，其特征在于，包括： 1使用微波检测平台测量一组扫频微波信号穿透茶叶籽仁样品前后的参量变化数据，包括振幅和相位，并标记所有样品的含水率属性值，获得扫频微波数据集S0∈Rm*2n，其中，m表示样本个数，n表示扫频微波信号中的频点个数； 2将扫频微波数据集S0按比例随机划分为训练集S1和测试集S2，先对训练集S1做归一化处理，基于训练集S1确定归一化公式的系数后，再将相同的公式运用到对测试集S2的归一化处理中，得到预处理后的训练集S′1和测试集S′2； 3使用岭回归-递归特征消除算法在预处理后的训练集S′1上进行包装式特征选择，得到训练子集FS′1，记录FS′1中的所有特征在S′1中的序号，再在测试集S′2中筛选出相同序号的特征，得到测试子集FS′2； 4分别使用Q种候选回归算法在特征选择后的训练子集FS′1上基于K折交叉验证方法训练Q种候选模型，计算得到模型训练效果的评价指标IN1；再利用基于特征选择后的训练子集FS′1训练的候选模型分别去拟合特征选择后的测试子集FS′2中的数据，计算得到模型测试效果的评价指标IN2； 模型评价指标IN1和IN2的计算公式分别为： 其中，和分别表示模型在特征选择后的训练子集上的平均绝对误差、均方根误差和决定系数；MAEp，RMSEp和分别表示模型在特征选择后的测试子集上的平均绝对误差、均方根误差和决定系数； 5基于IN1和IN2计算得到模型性能的混合评价指标IN3＝IN1+IN2，根据IN3的值将所有候选模型倒序排列，选择排在前L位的候选模型； 6利用步骤3得到的特征选择后的训练子集FS′1和步骤5选择的L种候选模型对应的回归算法训练Stacking集成模型第一层的基学习器，利用多元线性回归算法训练第二层的元学习器，训练得到具有双层结构的Stacking集成模型； Stacking集成模型的训练步骤具体为： 6.1将特征选择后的训练子集FS′1随机划分为K份大小相同的子集，任意取其中1份作为验证子集FS′12，剩下K-1份组合为训练子集FS′11，一共有K种FS′11和FS′12的划分方式； 6.2采用步骤5选择的L种候选模型对应的回归算法和步骤6.1中的K折交叉验证方法训练Stacking集成模型第一层的基学习器，对于已选择的任意算法k，先在训练子集FS′11上训练好相应模型，再对验证子集FS′12的数据进行预测，得到验证结果集其中，表示第i次交叉验证中基于算法k训练的模型对第i个验证子集FS′12的预测结果； 6.3纵向拼接Stacking集成模型第一层中L种模型的验证结果集，生成训练集P′＝{P1；P2；…；PL}，采用多元线性回归算法训练Stacking集成模型第二层的元学习器，在训练集P′上训练好相应模型； 7利用步骤6训练好的Stacking集成模型检测待测茶叶籽仁样本的含水率。

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