买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于改进D-S证据理论的多光谱信息融合水体污染物识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：CN117132862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311183942.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于改进D-S证据理论的多光谱信息融合水体污染物识别方法是由胡映天;杨宇晶;邸泽涵;张宇;赵冬冬设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进D-S证据理论的多光谱信息融合水体污染物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进D‑S证据理论的多光谱信息融合水体污染物识别方法，具体步骤包括：采集样本的吸收光谱和三维荧光光谱；建立污染物识别模型，根据已知污染物样本的光谱建立识别模型，包括单光谱模型建立和决策级融合过程；对待测样本进行识别，将待测样本的吸收光谱和三维荧光光谱输入到建立好的污染物识别模型中进行识别，得到样本中可能含有的污染物的类别标签。本申请根据吸收光谱和三维荧光光谱的相关性和互补性，建立这两种光谱的融合模型，采用基于改进D‑S证据理论的决策级融合方法，根据特定的融合规则，对每个单光谱模型的预测结果进行融合，避免不同光谱数据类型差异的影响，获取更全面的污染物特征信息，使模型具有更高的可靠性和鲁棒性。

本发明授权一种基于改进D-S证据理论的多光谱信息融合水体污染物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进D-S证据理论的多光谱信息融合水体污染物识别方法，其特征在于，所述方法的具体步骤包括： S1：采集样本的吸收光谱和三维荧光光谱； S2：建立污染物识别模型，根据已知污染物样本的光谱建立识别模型，包括单光谱模型建立和决策级融合过程； 单光谱模型建立的具体步骤为： 采用主成分分析和小波变换对光谱进行特征提取； 利用主成分分析对吸收光谱和经过一维校正的三维荧光光谱进行特征提取，特征子集PCs的累计贡献阈值为95％； 对吸收光谱图像进行小波变换，取近似分量的小波系数作为特征子集，对三维荧光光谱图像进行二维小波变换，对近似分量的小波系数进行编码和校正，形成特征子集； 将上述步骤得到的光谱特征输入多分类支持向量机，建立四种单光谱识别模型：Abs-Model1、Abs-Model2、Fluo-Model1和Fluo-Model2； 决策级融合是将四个单光谱模型的识别结果进行融合，四个单光谱模型的MSVM输出是每个样本的类别标签对应的分数，将分数转换的概率作为融合模型的BPA0，类别标签包括单一物质标签、混合物质标签以及空集，在应用Dempster组合规则进行融合之前，采用改进的D-S证据理论进行加权预处理，结合加权冲突证据融合方法和Dempster组合规则对单光谱模型的识别结果进行融合，得到BPA函数m″； S3：对待测样本进行识别，将待测样本的吸收光谱和三维荧光光谱输入到步骤S2中建立的污染物识别模型中进行识别，得到样本中含有的污染物的类别标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区留和路288号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。