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龙图腾网获悉浙江科技学院申请的专利一种生物质炭身份判别方法、系统及电子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：CN116721707B 。

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：202310692030.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种生物质炭身份判别方法、系统及电子设备是由成忠;张烨峰;盖希坤;单胜道设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生物质炭身份判别方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生物质炭身份判别方法、系统及电子设备，涉及生物质炭检测和模式识别技术领域，包括：将目标个体的物理化学性质指标数据输入到生物质炭身份判别模型中，得到目标生物质炭的身份信息；其中，生物质炭身份判别模型的确定过程为：对样本输入变量数据矩阵进行离群样本检验和标准化处理，并基于处理后的样本输入变量数据矩阵构建特征数据矩阵；根据特征数据矩阵、样本身份多类别标签列向量和随机子空间近邻聚类集成学习算法，得到随机子空间近邻聚类集成学习分类器；所述随机子空间近邻聚类集成学习分类器为生物质炭身份判别模型。本发明能够高效准确的识别生物质炭身份信息。

本发明授权一种生物质炭身份判别方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种生物质炭身份判别方法，其特征在于，包括： 获取目标个体的物理化学性质指标数据；所述目标个体包括目标废弃生物质以及对应的目标生物质炭；所述目标生物质炭为对所述目标废弃生物质进行炭化后得到的固体材料；所述物理化学性质指标数据包括氢含量、有机碳浓度、氮含量、磷含量、钾含量、pH值、比表面积和孔容大小； 将目标个体的物理化学性质指标数据输入到生物质炭身份判别模型中，得到目标生物质炭的身份信息； 其中，所述生物质炭身份判别模型的确定过程为： 构建生物质炭高维多类样本数据；所述生物质炭高维多类样本数据包括样本输入变量数据矩阵和样本身份多类别标签列向量； 对生物质炭高维多类样本数据中的样本输入变量数据矩阵进行离群样本检验和标准化处理，得到处理后的样本输入变量数据矩阵； 根据处理后的样本输入变量数据矩阵，构建特征数据矩阵； 根据特征数据矩阵、样本身份多类别标签列向量和随机子空间近邻聚类集成学习算法，得到随机子空间近邻聚类集成学习分类器；所述随机子空间近邻聚类集成学习分类器为生物质炭身份判别模型。

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