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龙图腾网获悉中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利一种基于高光谱养分稀疏特征的稻米品质检测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：CN120522105B 。

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：202511029211.2，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种基于高光谱养分稀疏特征的稻米品质检测方法是由李晓峰;潘欣设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱养分稀疏特征的稻米品质检测方法在说明书摘要公布了：一种基于高光谱养分稀疏特征的稻米品质检测方法，涉及稻米品质分析领域。本发明是为了解决现有基于高光谱成像的稻米品质检测方法存在精度低、检测误差大的问题。本发明包括：利用稻米淀粉占比列表、稻米蛋白质占比列表、稻米水份占比列表和稻米氨基酸占比列表获取数据集淀粉光谱特征多关联描述数据集、蛋白质光谱特征多关联描述数据集、氨基酸和水份描述数据集；训练淀粉光谱特征多关联描述模型；训练蛋白质光谱特征多关联描述模型；训练氨基酸和水份描述模型；利用上述三种描述模型构建稻米品质模型；利用稻米品质模型获得待测稻米品质。本发明用于根据稻米高光谱数据确定稻米品质。

本发明授权一种基于高光谱养分稀疏特征的稻米品质检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱养分稀疏特征的稻米品质检测方法，其特征在于：所述方法具体过程为： S1、输入高光谱稻米品质数据集DBGGP，获得稻米淀粉占比列表DBDFList、稻米蛋白质占比列表DBDBZList、稻米水份占比列表DBSFList和稻米氨基酸占比列表DBAJSList，并获得淀粉蛋白质关联值DFDBZGL和蛋白质水分关联值DBZSFGL，具体为： S101、输入高光谱稻米品质数据集DBGGP； 所述DBGGP包含以下字段：稻米对应的高光谱数据DBGuangPu、稻米淀粉占总重量的百分比DBDF、稻米蛋白质占总重量的百分比DBDBZ、稻米水分占总重量的百分比DBSF、稻米氨基酸占总重量的百分比DBAJS和品质分级DBZL； 所述稻米对应的高光谱数据DBGuangPu为12维数据，用于存储不同波段范围内的光谱信息； 所述稻米淀粉占总重量的百分比DBDF、稻米蛋白质占总重量的百分比DBDBZ、稻米水分占总重量的百分比DBSF和稻米氨基酸占总重量的百分比DBAJS均为0‑1之间的浮点型数； 所述品质分级DBZL为0至9之间的整型数；数值越大表示稻米品质越低，0表示品质最高，9表示品质最差； S102、利用DBGGP构建稻米淀粉占比列表DBDFList，具体为： 对DBGGP的DBDF进行K‑Means聚类，聚类个数设置为10，按照数值从小到大输出聚类中心点的数值形成稻米淀粉占比列表； S103、利用DBGGP构建稻米蛋白质占比列表DBDBZList，具体为： 对DBGGP的DBDBZ进行K‑Means聚类，聚类个数设置为10，按照数值从小到大输出聚类中心点的数值形成稻米蛋白质占比列表； S104、利用DBGGP构建稻米水份占比列表DBSFList，具体为： 对DBGGP的DBSF进行K‑Means聚类，聚类个数设置为10，按照数值从小到大输出聚类中心点的数值形成稻米水份占比列表； S105、利用DBGGP构建稻米氨基酸占比列表DBAJSList，具体为： 对DBGGP的DBAJS进行K‑Means聚类，聚类个数设置为10，按照数值从小到大输出聚类中心点的数值形成稻米氨基酸占比列表； S106、淀粉蛋白质关联值DFDBZGL＝DBDFList和DBDBZList的余弦相似度； S107、蛋白质水分关联值DBZSFGL＝DBDBZList和DBSFList的余弦相似度； S2、建立淀粉光谱特征多关联描述模型DBDFZModel，利用DBGGP、DBDFList、DFDBZGL和DBDBZList构建淀粉光谱特征多关联描述数据集DBDFZData，利用DBDFZData训练DBDFZModel，获得训练好的DBDFZModel； 所述淀粉光谱特征多关联描述模型DBDFZModel包括：输入层、第一中间层、第二中间层和输出层； 所述输入层对应12维的输入，输入层的第1至10维输入直接乘以0；11‑12维采用线性传输函数； 所述第一中间层、第二中间层和输出层采用线性传输函数； S3、建立蛋白质光谱特征多关联描述模型DBDBZZModel，利用DBGGP、DBDBZList、DFDBZGL、DBZSFGL和DBDFList构建蛋白质光谱特征多关联描述数据集DBDBZZData，利用DBDBZZData训练DBDBZZModel，获得训练好的DBDBZZModel； S4、建立氨基酸和水份描述模型DBAJSSModel，利用DBGGP、DBAJSList和DBSFList构建氨基酸和水份描述数据集DBAJSSData，利用DBAJSSData训练DBAJSSModel，获得训练好的DBAJSSModel； S5、利用DBDFZModel、DBDBZZModel和DBAJSSModel构建高光谱养分稀疏特征的检测稻米品质模型XSPZModel，然后利用DBGGP数据训练XSPZModel获得训练好的XSPZModel，将待检测稻米的高光谱数据TestGP输入到训练好的XSPZModel，获得待检测稻米品质分级； 所述待检测稻米品质分级为0至9之间的整型数；数值越大表示稻米品质越低，0表示品质最好，9表示品质最差。

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