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龙图腾网获悉湖南中医药大学申请的专利一种枳实枳壳类别和产地的鉴别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：CN119804375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411859711.4，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权一种枳实枳壳类别和产地的鉴别方法是由周晋;于芷芩;王杰林设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种枳实枳壳类别和产地的鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明属于中药材鉴别技术领域，具体涉及一种枳实枳壳类别和产地的鉴别方法，包括：多次采集训练样品的ATR‑FTIR光谱，得到多个ATR‑FTIR光谱并取平均，得到平均ATR‑FTIR光谱；对平均ATR‑FTIR光谱进行分解，得到尺度信号；对尺度信号进行伸缩和平移，得到小波信号；对小波信号进行重构，保留大趋势信号，得到训练用平滑平均ATR‑FTIR光并提取其特征峰，得到特征向量；将特征向量输入SVM分类器，训练得到优化SVM分类器；将待测样品的平滑平均ATR‑FTIR光谱的特征向量输入优化SVM分类器，得到待测样品的类别和产地。本申请可以鉴别枳实枳壳类别和产地，且鉴别的准确性较高。

本发明授权一种枳实枳壳类别和产地的鉴别方法在权利要求书中公布了：1.一种枳实枳壳类别和产地的鉴别方法，其特征是，包括如下步骤， 多次采集训练样品的ATR-FTIR光谱，得到多个ATR-FTIR光谱，所述训练样品为不同产地的枳实或枳壳； 对多个ATR-FTIR光谱取平均，得到平均ATR-FTIR光谱； 对所述平均ATR-FTIR光谱进行分解，得到尺度信号； 对所述尺度信号进行伸缩和平移，得到小波信号； 对所述小波信号进行重构，保留大趋势信号，得到训练用平滑平均ATR-FTIR光谱； 提取所述训练用平滑平均ATR-FTIR光谱的特征峰，得到训练用所述平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量； 将所述训练用平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量输入SVM分类器，训练得到优化SVM分类器； 将待测样品的平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量输入优化SVM分类器，得到待测样品的类别和产地； 所述对所述小波信号进行重构，保留大趋势信号，得到训练用平滑平均ATR-FTIR光谱包括： 将所述小波信号设计为尺度信号的正交信号； 获取小波信号的张成信号空间； 根据所述小波信号的张成信号空间得到小波信号的平方可积空间； 根据所述尺度信号、所述小波信号以及平方可积空间，得到时域信号； 对所述时域信号分解重构，得到分解信号集合，从所述分解信号集合中选择大趋势信号，得到训练用平滑平均ATR-FTIR光谱； 所述对所述平均ATR-FTIR光谱进行分解，得到尺度信号包括： 获取预设的小波基； 根据所述预设的小波基，得到对应的尺度函数； 根据所述尺度函数，对所述平均ATR-FTIR光谱进行分解，得到尺度信号； 所述对所述时域信号分解重构，得到分解信号集合，从所述分解信号集合中选择大趋势信号，得到训练用平滑平均ATR-FTIR光谱包括： 将所述小波信号由所述尺度函数进行线性表示，得到线性小波信号； 通过所述尺度函数和小波函数对所述线性小波信号进行递归方程变形，得到分解信号集合； 从所述分解信号集合中选择大趋势信号，得到训练用平滑平均ATR-FTIR光谱； 所述将所述训练用平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量输入SVM分类器，训练得到优化SVM分类器包括： 根据所述SVM分类器，获取预设的记核函数和决策函数； 根据所述记核函数建立目标函数； 根据所述训练用平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量以及所述目标函数，对SVM分类器进行训练，得到目标函数的第一参数、第二参数和第三参数； 根据第一参数、第二参数、第三参数以及所述决策函数，得到调整决策函数； 将SVM分类器中的决策函数替换为调整决策函数，得到优化SVM分类器； 所述根据所述训练用平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量以及所述目标函数，对SVM分类器进行训练，得到目标函数的第一参数、第二参数和第三参数包括： 根据所述训练用平滑平均ATR-FTIR光谱的特征向量以及所述目标函数，得到目标函数的约束函数； 将所述约束函数转为拉格朗日函数； 将所述拉格朗日函数中的第一参数和第二参数设置梯度为0，计算得到第三参数； 将所述第三参数代入所述约束函数中，通过KKT条件计算得到第一参数和第二参数。

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