香港理工大学刘乐庭获国家专利权
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龙图腾网获悉香港理工大学申请的专利用于物质的异常检测的方法、装置和计算机可读介质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：CN116794245B 。
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：202210685683.3，技术领域涉及：G01N33/02；该发明授权用于物质的异常检测的方法、装置和计算机可读介质是由刘乐庭;曹建农;张磊;林昕昕;李文根;何晨杭;章焕;谭薏珊;钟之桦设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于物质的异常检测的方法、装置和计算机可读介质在说明书摘要公布了：在物质的异常检测中，获得第一组化学指纹。第一组中的每个指纹指示物质的正常样品的多个物理化学特性。第一组在多维主成分分析PCA图中被转换为数据点群集。该图的每个维度均基于对应于物理化学特性中的一个的主成分PC。将数据点群集的轮廓图案构建为预测模型，以将具有在轮廓图案之外的化学指纹的新样品识别为异常。使用第二组化学指纹优化预测模型。第二组中的每个化学指纹均指示包括正常检验样品和物质的异常样品的检验样品的多个物理化学特性。
本发明授权用于物质的异常检测的方法、装置和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种用于物质的异常检测的方法，该方法包括： 获得第一组化学指纹，其中，所述第一组化学指纹的每个化学指纹均指示所述物质的一组正常样品中的每个样品的多个物理化学特性； 将所述第一组化学指纹转换为多维主成分分析PCA图中的数据点群集，其中，多维PCA图的每个维度均基于主成分PC，每个PC均对应于所述多个物理化学特性中的一个物理化学特性； 将所述数据点群集的轮廓图案构建为预测模型，该预测模型被配置为将具有落在所述轮廓图案的外部的化学指纹的新样品识别为异常；以及 使用第二组化学指纹优化所述预测模型，其中，所述第二组化学指纹指示包括所述物质的多个正常检验样品和多个异常检验样品的一组检验样品的多个物理化学特性， 其中，所述轮廓图案的构建包括： 对于群集中的每个数据点，计算所有平方PC总和的平方根； 基于数据点的所计算的总和的平方根的相应值，将数据点群集排列成预定数量的间隔；以及 通过从所述群集中去除落入具有超过预定数量的数据点的一个或多个排列中的数据点，来获得所述PCA图中的轮廓图案。
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