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龙图腾网获悉山东工商学院申请的专利一种基于荧光法农残检测的DebNet智能分类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：CN120107686B 。

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：202510236068.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于荧光法农残检测的DebNet智能分类方法是由林忠海;邓理博;杜慧恬;王平建;魏广芬设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于荧光法农残检测的DebNet智能分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于农残检测技术领域，具体涉及一种基于荧光法农残检测的DebNet智能分类方法，步骤包括使用荧光光谱仪对农药样品进行检测，获得农药样品的一维光谱数据；对光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱数据进行数据增强，增强方式包括线性插值、噪声注入、光谱平移和频谱裁剪；搭建包括输入层、卷积层、池化层、LSTM层、自注意力模块、全连接层和输出层的混合神经网络模型，即为DebNet模型；基于增强后的光谱数据训练DebNet模型，训练过程包括前向传播和反向传播；利用训练后的DebNet模型，对待测样品的光谱数据进行分类识别。本发明能够提高分类准确性、减少样本需求、简化数据处理流程，并降低检测成本。

本发明授权一种基于荧光法农残检测的DebNet智能分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于荧光法农残检测的DebNet智能分类方法，其特征在于包括以下步骤： S1、使用荧光光谱仪对农药样品进行检测，获得农药样品的一维光谱数据； S2、对光谱数据进行预处理，预处理方式包括滤波去噪、校正光谱的基线漂移以及归一化； S3、对预处理后的光谱数据进行数据增强，增强方式包括线性插值、噪声注入、光谱平移和频谱裁剪； S4、搭建包括输入层、卷积层、池化层、LSTM层、自注意力模块、全连接层和输出层的混合神经网络模型，即为DebNet模型，DebNet模型的具体架构包括4个卷积层、4个池化层、1个LSTM层、1个自注意力模块、2个全连接层，最终的输出层使用Softmax函数进行多分类； 在LSTM层与自注意力模块之间还设置有多尺度时间特征提取单元，该单元由并行的时间卷积网络TCN分支和双向门控循环单元BiGRU分支组成，通过门控融合机制动态整合TCN与BiGRU的输出特征； S5、基于增强后的光谱数据训练DebNet模型，训练过程包括前向传播和反向传播； S6、利用训练后的DebNet模型，对待测样品的光谱数据进行分类识别。

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