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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种人参种子无损分类方法及其系统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：CN120808048B 。

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：202511269523.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种人参种子无损分类方法及其系统是由薛明轩;朱亚楠;于合龙;高芳;毕春光;徐兴梅;孙效荷设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人参种子无损分类方法及其系统在说明书摘要公布了：一种人参种子无损分类方法及其系统，涉及计算机图像检测技术领域，解决了现有技术缺少基于人参种子的图像与光谱特征，对人参种子的分类方法的问题。分别采集人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据；对人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据分别进行预处理；将预处理后的人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据分别进行特征筛选；将特征筛选后的人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据进行融合；对RBMO算法进行改进后，与RF模型结合构建ORBMO‑RF模型；将融合后的人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据分别输入ORBMO‑RF模型中进行处理，则完成对人参种子的分类。

本发明授权一种人参种子无损分类方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种人参种子无损分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，分别采集人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据； 步骤S2，对人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据分别进行预处理； 步骤S3，将预处理后的人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据分别进行特征筛选； 步骤S4，将特征筛选后的人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据进行融合； 步骤S5，对RBMO算法进行改进后，与RF模型结合构建ORBMO-RF模型； 步骤S501，初始化种群； 步骤S502，改进后的circle混沌映射机制初始化种群位置，改进后的circle混沌映射机制，具体为： ； 其中，参数，参数，为下一混沌值，为当前混沌，为取模运算； 步骤S503，根据红嘴蓝鹊的层级协作机制，将种群分为“领导者”与“跟随者”，通过位置更新公式动态调整搜索方向，模拟种群中领导者与跟随者的协同猎物搜索行为； 步骤S504，在RBMO算法的攻击猎物阶段，引入改进后的黄金正弦搜索策略，具体为： 引入LévyFlight扰动机制对黄金正弦搜索策略进行改进； 引入LévyFlight扰动机制对黄金正弦搜索策略进行改进，具体为： ； 其中，为分布步长，为扰动强度，为黄金比例常数，为均匀分布随机数，为正弦扰动角度，为当前最优个体的位置，为第个个体更新后的位置，为第个个体当前位置，个个体位置向量； 步骤S505，对更新后的个体位置进行边界限制，确保所有超参数值始终位于预定义的搜索范围内，防止非法解出现； 步骤S506，对当前全局最优个体加入自适应模拟退火，通过动态温度控制叠加高斯扰动，引导个体接受较差解以跳出局部最优； 步骤S507，扰动后的新个体若适应度优于原全局最优，则更新；否则保留原解，防止扰动过度破坏已有优解，维持收敛稳定性； 步骤S508，执行“食物储存”机制：记录当前迭代中获得的最优超参数组合及其适应度值，更新历史最优解集合； 步骤S509，循环执行步骤S503～步骤S508，直至达到最大迭代次数，或者连续若干代无明显适应度改进，触发早停准则； 步骤S510，终止优化过程，输出最优RF模型超参数，构建ORBMO-RF模型； 步骤S6，将融合后的人参种子的图像数据和人参种子的高光谱数据分别输入ORBMO-RF模型中进行处理，则完成对人参种子的分类。

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