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龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院申请的专利基于空间位移拉曼光谱与扩散模型的木材种类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：CN120468114B 。

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：202510955092.7，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权基于空间位移拉曼光谱与扩散模型的木材种类鉴别方法是由李康;万雄;何志平;马艳华;王泓鹏;方沛沛;王一安;程铭设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间位移拉曼光谱与扩散模型的木材种类鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明的基于空间位移拉曼光谱与扩散模型的木材种类鉴别方法，包括以下步骤：S1，信号采集：采集样品深处的SORS信号X0，并记录信号采集位置信息；S2，在S1记录的相同位置采集正常拉曼信号作为对照信号；S3，信号编码与融合：得到能够准确编码SORS信号的预训练MLP编码器，后续控制扩散模型生成与输入SORS信号对应的重构正常拉曼信号；S4，信号反演：输出重构正常拉曼信号；S6，木材种类分类：输出木材种类识别结果。本发明通过“SORS+扩散模型”的创新组合，实现了高精度、非破坏、抗干扰的木材鉴别方法。

本发明授权基于空间位移拉曼光谱与扩散模型的木材种类鉴别方法在权利要求书中公布了：1.基于空间位移拉曼光谱与扩散模型的木材种类鉴别方法，包括以下步骤： S1，信号采集：通过空间位移拉曼光谱采集样品深处的SORS信号X0，并记录信号采集位置信息； S2，表面处理与对照信号采集：破坏所述样品的表面，在S1记录的相同位置采集正常拉曼信号作为对照信号； S3，信号编码与模型训练：过多层感知机MLP对空间位移拉曼光谱SORS信号X0进行实时编码，生成条件编码向量EX0，并将该编码向量与对应的正常拉曼信号Y通过特征融合模块进行拼接，形成融合特征作为扩散模型的输入；在前向扩散过程中，正常拉曼信号Y作为条件标签指导模型学习，同时SORS信号X0逐渐转化为噪声，而MLP编码器在此过程中与扩散模型同步训练，其参数通过反向传播不断更新，最终得到准确编码SORS信号的预训练MLP编码器； S4，信号反演：将采集待测样品的SORS信号X0'使用预训练的MLP编码器，生成条件编码向量EX0'， 将条件编码向量EX0'与从标准正态分布采样的噪声向量拼接，将拼接结果输入训练好的扩散模型进行反向扩散，输出重构正常拉曼信号； S5，木材种类分类：将重构正常拉曼信号输入一维卷积神经网络CNN分类器，输出木材种类识别结果。

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