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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利模型训练方法、材料检测方法、系统及设备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：CN120011899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510495117.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权模型训练方法、材料检测方法、系统及设备是由王希林;简洪林;贾志东设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、材料检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请适用于光谱检测技术领域，提供了一种模型训练方法、材料检测方法、系统及设备，包括：获取样本训练集；其中，所述样本训练集中的每个样本数据包括等离子体辐射光谱数据、等离子体特征数据以及与所述每个样本对应的样本标签信息；以所述每个样本的所述等离子体辐射光谱数据和所述等离子体特征数据为输入，以与所述每个样本对应的所述样本标签信息为输出，训练得到所述神经网络模型；所述等离子体辐射光谱数据包括所述每个样本的第一等离子体辐射光谱数据和或对所述第一等离子体辐射光谱数据预处理后得到的等离子体辐射光谱数据，本申请提高了对材料进行分类的准确性。

本发明授权模型训练方法、材料检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型训练方法，其特征在于，包括： 获取样本训练集；其中，所述样本训练集中的每个样本数据包括等离子体辐射光谱数据、等离子体特征数据以及与所述每个样本对应的样本标签信息； 以所述每个样本的所述等离子体辐射光谱数据和所述等离子体特征数据为输入，以与所述每个样本对应的所述样本标签信息为输出，训练得到所述神经网络模型； 所述等离子体辐射光谱数据包括所述每个样本的第一等离子体辐射光谱数据和或对所述第一等离子体辐射光谱数据预处理后得到的等离子体辐射光谱数据；所述等离子体辐射光谱数据包括所述每个样本的等离子体光谱特征数据； 所述每个样本的等离子体光谱特征数据通过对所述每个样本的第一等离子体辐射光谱数据或对所述预处理后得到的等离子体辐射光谱数据进行数据降维处理后得到； 以所述每个样本的所述等离子体辐射光谱数据和所述等离子体特征数据为输入，以与所述每个样本对应的所述样本标签信息为输出，训练得到所述神经网络模型；包括： 以所述每个样本的等离子体光谱特征数据和所述等离子体特征数据为输入，以与所述每个样本对应的所述样本标签信息为输出，训练得到所述神经网络模型； 所述等离子体特征数据包括：等离子图像的物理信息特征、等离子体图像的形状特征和等离子体图像的纹理特征； 所述等离子图像的物理信息特征、所述等离子体图像的形状特征和所述等离子体图像的纹理特征基于等离子体事件流数据得到。

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