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龙图腾网获悉南开大学;北京英特森技术有限公司申请的专利基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法及装置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：CN119202897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411327258.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法及装置是由赵鹏;赵普生;李江;冯银厂;毕晓辉;贺艳云设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法及装置在说明书摘要公布了：基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法及装置，该方法通过应用计算机控制的扫描电镜对设定污染源的样品进行分析，获得污染源样品中颗粒物的图像、成分数据和粒径参数，构建污染源样品的单颗粒数据集；根据残差网络模型与极致梯度提升模型，构建单颗粒排放源预测模型，并进行训练；通过训练好的单颗粒排放源预测模型，获得目标单颗粒属于设定污染源的概率值；通过SHAP策略对单颗粒排放源预测模型进行解释，将单颗粒排放源预测模型在决策时采用的单颗粒的关键特征作为设定污染源排放单颗粒的标识性特征。本发明可以充分挖掘不同污染源排放的单颗粒信息，指征污染源排放的颗粒物标识特征。

本发明授权基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法，其特征在于，包括： 通过应用计算机控制的扫描电镜对收集的设定污染源的样品进行分析，获得所述污染源样品中颗粒物的图像、成分数据和粒径参数，构建污染源样品的单颗粒数据集； 按照设定比例将所述单颗粒数据集随机划分为第一数据集和第二数据集；所述第一数据集用于单颗粒排放源预测模型的训练；所述第二数据集用于所述单颗粒排放源预测模型的验证； 根据残差网络模型与极致梯度提升模型，构建单颗粒排放源预测模型；通过所述第一数据集对所述单颗粒排放源预测模型进行迭代训练；通过所述第二数据集对所述单颗粒排放源预测模型的预测结果进行验证，获得训练好的所述单颗粒排放源预测模型； 将目标单颗粒的图像、成分数据和粒径参数输入训练好的所述单颗粒排放源预测模型中进行处理，获得所述目标单颗粒属于所述设定污染源的概率值； 通过SHAP策略对所述单颗粒排放源预测模型进行解释，将所述单颗粒排放源预测模型在决策时采用的所述目标单颗粒的关键特征作为所述设定污染源排放所述目标单颗粒的标识性特征。

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南开大学;北京英特森技术有限公司，其通讯地址为：300350 天津市津南区海河教育园区同砚路38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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