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龙图腾网获悉云南中烟工业有限责任公司申请的专利一种基于多模态混合融合的烟叶替代判断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：CN116699075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310740445.2，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种基于多模态混合融合的烟叶替代判断方法是由杨继;者为;夏建军;武凯;杨乾栩;张建荣;周国福;刘志华;刘春波;唐石云;李振杰;朱瑞芝;司晓喜;张凤梅;蒋薇;何沛;徐艳群设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态混合融合的烟叶替代判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态混合融合的烟叶替代判断方法，包括如下步骤：1得到卷烟配方中烟叶“静态”品质特征矩阵X和库存烟叶“静态”品质特征矩阵Y；2计算马氏距离值d1，并进行归一化处理，得到“静态”品质相似性值a1；3得到卷烟配方中烟叶的“动态”品质特征矩阵U和不同库存烟叶“动态”品质特征矩阵V；4计算马氏距离值d2，并进行归一化处理，得到“动态”品质相似性值a2；5综合a1和a2，并代入fa进行测算，最终判断库存烟叶是否可以对配方中烟叶进行替换、以及替换风险概率。

本发明授权一种基于多模态混合融合的烟叶替代判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态混合融合的烟叶替代判断方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将卷烟配方中烟叶的内在化学成分指标数据和近红外特征谱段数据，运用基于卷积神经网络的多模态特征融合算法进行融合，得到卷烟配方中烟叶“静态”品质特征矩阵X；将不同库存烟叶的内在化学成分指标数据和近红外特征谱段数据，运用基于卷积神经网络的多模态特征融合算法进行融合，得到库存烟叶“静态”品质特征矩阵Y；运用基于卷积神经网络的多模态特征融合算法进行融合的步骤为：首先，将内在化学成分指标全连接层fm和近红外特征谱段全连接层fn相乘，构成二维的特征融合转换矩阵Am×n；然后，对Am×n进行最大值池化，形成m个特征节点，作为新的融合特征层Bm；最后，应用softmax层对Bm进行对数归一化，从而在压缩变量的同时将变量归于[0,1]之间，从而得到最终的融合特征层；其中，配方中烟叶融合特征矩阵X，库存烟叶融合特征矩阵Y； 2计算矩阵X和Y的马氏距离值d1，并进行归一化处理，得到作为配方中烟叶与库存烟叶“静态”品质相似性值a1；马氏距离值d1计算公式为：其中，X为卷烟配方中烟叶“静态”品质融合特征矩阵，Y为库存烟叶“静态”品质融合特征矩阵，Σ为X与Y的协方差矩阵；归一化公式为： 3依据烟叶燃烧过程中主要的热转移失重阶段，分别筛选烟叶热重曲线特征谱段，组成卷烟配方中烟叶的“动态”品质特征矩阵U和不同库存烟叶“动态”品质特征矩阵V； 4计算矩阵U和V的马氏距离值d2，并进行归一化处理，得到作为配方中烟叶与库存烟叶“动态”品质相似性值a2；马氏距离计算公式：其中，U为卷烟配方中烟叶“动态”品质特征矩阵，V为库存烟叶“动态”品质特征矩阵，Σ为U与V的协方差矩阵；归一化公式为： 5综合烟叶“静态”品质特征相似性值a1和“动态”品质特征相似性值a2，判断库存烟叶是否可以对配方中烟叶进行替换、以及替换风险概率；判断方法为：将a1和a2代入公式r＝0.3＊fa1+0.7＊fa2进行计算，若r0.5，则库存烟叶可替换卷烟配方中烟叶，其中替换风险概率为1-r；若r≤0.5，则库存烟叶不可替换卷烟配方中烟叶；其中，fa为：

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