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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择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：CN116525018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310249605.3，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择方法是由王志;钱石川;李丽洁;晁慧;陈锟;王俊峰;金韶华设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择方法，属于化学计量学和炸药在线检测领域。本发明利用差分算法取得初始解，通过初始化、变异、交叉和选择操作后，得到差分优化算法特征波长集合，减少布谷鸟算法在初始阶段因为信息量大而进行盲目搜索的时间，提高乌醋溶液近红外光谱特征波长选择效率。本发明以差分优化算法特征波长集合所对应的预处理后的光谱作为初始变量，利用布谷鸟算法对初始变量进行特征波长选择，既能有效降低维数，又能最大限度提供有效信息。本发明利用组合算法优选的特征波长建立的乌醋溶液中乌洛托品浓度近红外定量分析模型，能够降低模型复杂度，提高模型预测精度和鲁棒性。

本发明授权基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择方法在权利要求书中公布了：1.基于组合算法的乌醋溶液近红外光谱特征波长选择方法，包括如下步骤： 步骤一、采集不同乌洛托品浓度的乌醋溶液原始近红外光谱，并利用化学分析法人工测试所述乌醋溶液原始近红外光谱对应的乌洛托品浓度数据； 步骤二、对所述乌醋溶液原始近红外光谱进行预处理，在消除数据采集过程中由于温度、噪声引起的毛刺与变形现象后，得到预处理后的光谱； 步骤三、利用差分优化算法对预处理后的光谱进行特征波长选择，通过初始化、变异、交叉和选择操作后，得到差分优化算法特征波长集合S； 步骤四、以所述差分优化算法特征波长集合S所对应的预处理后的光谱作为初始变量，利用布谷鸟算法对所述初始变量进行特征波长选择，得到组合后的特征波长集合S-C，即基于组合算法实现乌醋溶液近红外光谱特征波长选择； 布谷鸟算法选择特征波长的具体步骤如下， 1将所述差分优化算法特征波长集合S所对应的预处理后的光谱作为初始变量，根据维度的约束，在维度空间dim中随机产生种群数目NC个第t代鸟巢Yt＝y1t,y2t,…,yNCt； 2对于第k个鸟巢的位置ykt＝yk1t,yk2t,…,ykdimt,1≤k≤NC，根据适应度函数f对第t代鸟巢Yt信息进行评估，保留最优鸟巢信息，并依据更新公式得到第t+1代鸟巢信息： 式中为第k个鸟窝在第t代的鸟窝位置，为点对点乘法，α为步长控制量，用于控制步长的搜索范围，其值服从正态分布，此时取α＝1，Lλ为Levy随机搜索路径，属于随机行走，采用莱维飞行机制，化简后： 式中是第t次迭代时布谷鸟寻找的最优鸟巢信息，u和v服从标准正态分布，β＝1.5； 3产生一个均匀分布的随机数r与最大发现概率P进行对比，r∈0,1；若rP，则抛弃该鸟巢，并通过随机游走策略对旧鸟巢进行替换，更新之后对鸟巢信息进行评估，并保留当前最优鸟巢信息；若r≥P，则不变： 式中表示第t代的两个随机鸟巢的位置； 4设置迭代次数t＝t+1，判断t是否等于最大迭代次数N_IterTotal，如果等于N_IterMax，继续下一步，否则跳转至步骤2； 5输出最优鸟巢信息得到组合后的特征波长集合S-C。

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