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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于动态特征筛选与加权集成模型的水稻产地鉴别方法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：CN120408341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510884668.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于动态特征筛选与加权集成模型的水稻产地鉴别方法是由谭勇;邱一心;周莹莹;李志鹏;刘春宇;张烨;汪剑波;赵猛设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态特征筛选与加权集成模型的水稻产地鉴别方法在说明书摘要公布了：基于动态特征筛选与加权集成模型的水稻产地鉴别方法。属于农产品溯源技术领域，具体涉及水稻产地智能鉴别技术领域。其解决了现有中红外光谱鉴别方法存在准确率波动大、模型迁移性差、运算效率低等突出问题。所述方法包括如下步骤：使用配备ATR附件的中红外光谱仪采集稻米米粉样本光谱，并进行光谱标准化处理；使用小波去噪和改进SNV矫正方法对标准化处理后的光谱进行降噪和矫正，获得降噪矫正光谱；对降噪矫正光谱进行动态特征筛选，获得低冗余、高独立性的优化特征子集；通过优化特征子集，采用动态权重集合的方式将若干分类模型集成为多级混合分类模型；采用多级混合分类模型对稻米米粉样本产地进行鉴别。

本发明授权基于动态特征筛选与加权集成模型的水稻产地鉴别方法在权利要求书中公布了：1.基于动态特征筛选与加权集成模型的水稻产地鉴别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、使用配备ATR附件的中红外光谱仪采集稻米米粉样本光谱，并进行光谱标准化处理； S2、使用小波去噪和改进SNV矫正方法对标准化处理后的光谱进行降噪和矫正，获得降噪矫正光谱； 所述改进SNV矫正方法具体为：在SNV矫正方法中引入基线保护因子，，其中，表示光谱的波数位置，单位：，取值范围与采集的光谱范围一致，表示许可范围，取值范围为0.1-0.3，表示特征峰集中区域的中心波数，表示特征峰区域的波数分布标准差，引入基线保护因子后，改进SNV矫正方法的矫正公式为：；其中，表示改进SNV校正后的光谱强度值，表示光谱在处的吸光度值，和分别为光谱向量的均值和标准差； S3、对降噪矫正光谱进行动态特征筛选，获得低冗余、高独立性的优化特征子集； S4、通过优化特征子集，采用动态权重集合的方式将若干分类模型集成为多级混合分类模型； S5、采用多级混合分类模型对稻米米粉样本产地进行鉴别。

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