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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的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：CN120563944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511062168.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的方法是由郝勇;张顺;卞希慧设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的方法，该方法包括：对不同葡萄样品进行光谱扫描，得到多个原始近红外光谱数据；对各原始近红外光谱数据进行预处理，得到相应的预处理数据，并对预处理数据进行维度变换，得到二维图像；对二维图像进行处理，得到重构图像，基于重构图像对初始卷积神经网络模型进行训练，得到目标卷积神经网络模型；将目标卷积神经网络模型的特征提取层的输出结果作为偏最小二乘回归模型的输入，构建融合模型，以能够通过融合模型对待测葡萄的可溶性固形物含量进行检测。通过本申请，克服了便携式近红外光谱仪硬件限制，提高了提高便携式近红外光谱数据分析精度的的精度和效率。

本发明授权一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的方法在权利要求书中公布了：1.一种提高便携式近红外光谱数据分析精度的方法，其特征在于，所述方法包括： 通过便携式近红外光谱仪对不同葡萄样品进行光谱扫描，得到多个原始近红外光谱数据； 对各所述原始近红外光谱数据进行预处理，得到相应的预处理数据，并对所述预处理数据进行维度变换，以将所述预处理数据映射为二维图像，其中，各所述二维图像对应一个所述葡萄样品的光谱信息； 通过超分辨率重构模型对所述二维图像进行处理，得到重构图像，以预设比例将多个所述重构图像进行划分，得到训练集和测试集，基于所述训练集对初始卷积神经网络模型进行训练，得到目标卷积神经网络模型； 将所述目标卷积神经网络模型的特征提取层的输出结果作为偏最小二乘回归模型的输入，构建融合模型，以能够通过所述融合模型对待测葡萄的可溶性固形物含量进行检测； 所述通过超分辨率重构模型对所述二维图像进行处理，得到重构图像的步骤包括： 对所述二维图像进行降采样，得到低分辨率图像，将所述低分辨率图像作为超分辨率重构模型的第一次输入，通过多层卷积操作逐步提取特征，以输出残差图像； 将所述葡萄样品的原始图像进行上采样，并作为所述超分辨率重构模型的第二次输入，将所述残差图像与所述第二次输入相加，得到最终预测的超分辨率图像，该超分辨率图像为重构图像。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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”。