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龙图腾网获悉中国铝业股份有限公司;中铝郑州有色金属研究院有限公司;上海交通大学申请的专利基于模型融合迁移的元素检测方法、装置、介质及设备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：CN120609806B 。

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：202510983905.3，技术领域涉及：G01N21/73；该发明授权基于模型融合迁移的元素检测方法、装置、介质及设备是由张艳芳;俞进;齐利娟;段龙;孙琛;刘巧云设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型融合迁移的元素检测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于模型融合迁移的元素检测方法、装置、介质及设备，包括：利用实验室多种回归模型分别对应用现场预处理待测矿物光谱数据集进行运算，输出多种回归模型对于光谱数据集所对应的若干元素的当前预测含量；通过寻优后的融合权重矩阵对所述当前预测含量进行组合，得到待测矿物中所述若干元素的融合预测含量；如此，由于不同种类回归模型对不同元素具有偏好差异，因此利用不同特性的回归模型对光谱进行运算，并将各模型预测含量进行组合，实现实验室不同种类回归模型对应用现场待测矿物的优化适配，有效克服单一模型无法优化泛化的缺陷，提高对复杂矿物多种元素含量检测精准度，满足复杂矿物原位、在线检测分析要求。

本发明授权基于模型融合迁移的元素检测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于模型融合迁移的元素检测方法，其特征在于，所述方法包括： 在实验室场景中采集训练矿物样品的激光诱导击穿光谱，得到训练光谱数据集；在所述实验室场景中采集内部测试矿物样品的激光诱导击穿光谱，得到内部测试光谱数据集；利用所述训练光谱数据集以及所述内部测试光谱数据集分别对多种机器学习模型进行训练以及测试，得到对应的多种回归模型； 在模拟应用场景中，在外部测试矿物样品处于动态情况下采集各实际应用场景的外部测试矿物样品的激光诱导击穿光谱，得到外部测试光谱数据集，利用所述各实际应用场景的外部测试光谱数据集以及所述多种回归模型对预构建的融合权重矩阵进行寻优，得到每个实际应用场景的优化融合权重矩阵；所述外部测试矿物样品是从各实际应用场景运输至实验室的，每个实际应用场景和对应的优化融合权重矩阵之间具有对应关系；所述模拟应用场景是实验室中，外部测试矿物样品模拟应用现场矿物在传送带上运动的动态场景； 在目标实际应用场景中采集待测矿物的光谱，得到待测矿物光谱数据集，对所述待测矿物光谱数据集进行预处理，得到预处理待测矿物光谱数据集； 将所述预处理待测矿物光谱数据集分别输入至所述多种回归模型，得到每种回归模型对于所述预处理待测矿物光谱数据集所对应的若干元素的当前预测含量； 通过所述目标实际应用场景的优化融合权重矩阵，对所述多种回归模型对于所述预处理待测矿物光谱数据集所对应的若干元素的当前预测含量进行组合，得到所述待测矿物中若干元素的融合预测含量；其中， 所述利用所述外部测试光谱数据集以及所述多种回归模型对预构建的融合权重矩阵进行寻优之前，所述方法还包括： 根据所述若干元素的数量以及所述回归模型的数量确定融合权重矩阵的维度；所述融合权重矩阵的维度为；所述融合权重矩阵中包括计算每个元素的融合预测含量时，每种回归模型对所述每个元素进行预测时贡献的权重及预测偏差；所述M为所述若干元素的数量，所述N为所述回归模型的数量； 在所述融合权重矩阵中，针对每个元素，为每种回归模型对所述每个元素进行预测时贡献的权重及所述预测偏差分别赋予预设的初始值； 通过所述目标实际应用场景的优化融合权重矩阵，对所述多种回归模型对于所述预处理待测矿物光谱数据集所对应的若干元素的当前预测含量进行组合之前，还包括： 获取目标应用场景的场景标识； 根据目标应用场景的场景标识在实际应用场景和优化融合权重矩阵之间的对应关系中查找相应的优化融合权重矩阵。

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中国铝业股份有限公司;中铝郑州有色金属研究院有限公司;上海交通大学，其通讯地址为：100082 北京市海淀区西直门北大街62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”。

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