江苏科技大学唐盛获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于机器学习的无外标样品定量检测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：CN115564848B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211080877.7，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权一种基于机器学习的无外标样品定量检测方法是由唐盛;陈吉森;施海蔚;沈薇;李贤基设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的无外标样品定量检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的无外标样品定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：a将样品滴加在媒介载体上，或滴入检测试剂盒内，样品成像；b置入样品图像自动分析图像信号并以经训练的机器学习模型预测样品浓度结果；c输出样品定量结果。通过将传统比色法的概念与流行的机器学习方法相结合，开发了一套智能设备算法，使得相较传统比色法更便捷、快速的样品检测方案成为可能。
本发明授权一种基于机器学习的无外标样品定量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的无外标样品定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： a将样品滴加在媒介载体上，或滴入检测试剂盒内，样品成像； b置入样品图像，自动分析图像信号并加载经训练的机器学习模型预测样品浓度结果； c输出样品定量结果； 步骤b中所述机器学习模型为： ， 其中，Q，S_1…S_m和y∈Rn;Q是定量参数向量，由与待检测样品浓度相关性最高的颜色参数RGBHSV六参数颜色值中的一种或多种构成;S_1…S_m分别代表影响因素向量，包括照度、拍摄距离、相机参数;y是标准浓度结果向量，由标准样品浓度构成，β是常数项； 对全部训练集样品图像分析并读出颜色参数值，得到影响因素值； 最终，将样品对应浓度作为标签向量，样品颜色参数值及影响因素值拼合构成训练集矩阵，构建并训练优化梯度下降损失函数； 所述机器学习模型的损失函数为： ， 其中，X是训练样本的特征矩阵，w代表权重矩阵，α取0.1。
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