北京英特森技术有限公司;南开大学赵普生获国家专利权
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龙图腾网获悉北京英特森技术有限公司;南开大学申请的专利基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法及装置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：CN119290940B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411327259.7，技术领域涉及：G01N23/2251；该发明授权基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法及装置是由赵普生;赵鹏;李江;冯银厂;毕晓辉;贺艳云设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法及装置在说明书摘要公布了：基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法及装置，该方法通过应用计算机控制的扫描电镜对设定污染源的样品进行分析，获取单颗粒的图像、成分数据和粒径参数，构建单颗粒数据集，并随机划分为第一数据集和第二数据集；根据残差网络模型与极致梯度提升模型，构建源分析模型；通过第一数据集和第二数据集对源分析模型进行训练；通过训练好的源分析模型，获得目标单颗粒属于设定污染源的概率值，确定目标单颗粒的来源。本发明可以充分挖掘颗粒物形貌、粒径和成分特征，识别颗粒物来源；有助于进一步进行环境大气颗粒物的理化性质研究以及大气颗粒物源解析研究。
本发明授权基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法，其特征在于，包括： 通过应用计算机控制的扫描电镜对收集的设定污染源的样品进行分析，获取所述设定污染源的样品中单颗粒的图像、成分数据和粒径参数，构建污染源样品的单颗粒数据集； 按照设定比例将所述单颗粒数据集随机划分为第一数据集和第二数据集；所述第一数据集用于源分析模型的训练；所述第二数据集用于源分析模型的验证； 根据残差网络模型与极致梯度提升模型，构建源分析模型； 通过所述第一数据集对所述源分析模型进行迭代训练；通过所述第二数据集对所述源分析模型的预测结果进行验证，获得训练好的所述源分析模型； 将目标单颗粒的图像、成分数据和粒径参数输入训练好的所述源分析模型中进行处理，获得所述目标单颗粒属于所述设定污染源的概率值，确定所述目标单颗粒的来源。
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北京英特森技术有限公司;南开大学，其通讯地址为：102299 北京市昌平区景兴街18号院3号楼2层203室；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”。
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