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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于相对位置矩阵法和拉曼光谱的氮化物浓度定量分析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：CN120064237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510144736.4，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权一种基于相对位置矩阵法和拉曼光谱的氮化物浓度定量分析方法是由赖春红;陈先勤;陈帅;王悦;任科葆;王梓;周豪设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相对位置矩阵法和拉曼光谱的氮化物浓度定量分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于相对位置矩阵法和拉曼光谱的氮化物浓度定量分析方法，属于拉曼光谱定量分析领域。该方法包括如下步骤：通过拉曼光谱仪采集样本的拉曼光谱数据，建立拉曼光谱数据集；对拉曼光谱数据集进行平滑和基线扣除，对数据集进行数据增强和数据归一化；使用相对位置矩阵法将预处理后的数据集进行二维转换；基于原始的一维光谱数据和转化的二维图像数据，训练多模态融合的神经网络模型；利用训练好的模型实现水中的硝酸盐与亚硝酸盐浓度定量检测。本发明将拉曼光谱与相对位置矩阵法结合，实现了水样中氮化物浓度的定量检测，为拉曼光谱在实际水样检测中的大规模应用提供了技术支持。

本发明授权一种基于相对位置矩阵法和拉曼光谱的氮化物浓度定量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相对位置矩阵法和拉曼光谱的氮化物浓度定量分析方法，其特征在于：该方法包括： 步骤一，通过光学实验平台进行硝酸钾与亚硝酸钠混合溶液拉曼光谱数据的采集，建立拉曼光谱数据集； 步骤二，对采集的拉曼光谱数据集进行曲线平滑和基线校正，并对数据集进行数据增强，扩充数据集样本数量和样本多样性； 步骤三，对预处理后的拉曼光谱数据集应用相对位置矩阵法进行维度转换，将一维拉曼光谱转换成为二维图像数据； 步骤四，基于一维拉曼光谱和二维图像数据，训练多模态融合的神经网络模型提取不同维度的特征； 步骤五，将待测水样的拉曼光谱输入训练后的多模态融合模型，同时得到水样中的硝酸盐与亚硝酸盐浓度； 所述步骤三中，将尺寸为1024×1的拉曼光谱裁剪至200×1，对裁剪后的光谱使用相对位置矩阵法进行维度转换，转换后的图像尺寸为200×200，共计40000个像素点； 所述步骤四中，构建多模态融合的神经网络模型包括三部分，前两个分别提取一维和二维特征，第三个用于特征融合； 第一部分的VGG模块由用于提取二维图像特征，以VGG16作为基础网络架构，其中输入层尺寸为200×200，卷积核尺寸为3×3，池化核尺寸为2×2，激活函数为LeakyReLU，两层神经元数量为64的全连接层和一层舍弃比例为0.2的Dropout层； 第二部分的LSTM模块用于提取一维光谱特征，其结构包括尺寸为200×1的输入层，一层神经元数量为64的LSTM层，两层神经元数量为64的全连接层和一层舍弃比例为0.2的Dropout层； 第三部分的特征融合模块用于融合一维和二维特征，其结构包括一维融合层，将第二部分中LSTM层提取的特征与其全连接层得到的结果拼接；二维融合层，将第二部分中VGG模块最后一层卷积层提取的特征与其全连接层得到的结果拼接；特征融合层，将一维融合层和二维融合层得到的结果拼接； 模型训练的损失函数为MSE，计算公式为： 式中N为样本总数，和分别代表预测结果和真实结果。

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