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龙图腾网获悉内蒙古自治区农牧业科学院申请的专利基于近红外光谱技术快速无损检测甜菜种子质量的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：CN121324300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511911552.2，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权基于近红外光谱技术快速无损检测甜菜种子质量的方法是由张辉;郑文哲;张必周;孙梦媛;李晓东;付增娟;赵尚敏;鄂圆圆;张自强;王良;陈学亮;韩平安;梁亚晖;白晨;张惠忠;张博文;王欢欢;郭晓彤;唐宽刚;常悦设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近红外光谱技术快速无损检测甜菜种子质量的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于近红外光谱技术快速无损检测甜菜种子质量的方法，涉及无损检测种子质量技术领域，本发明通过采集甜菜种子的近红外光谱，并通过改进的竞争性自适应重加权采样算法提取特征波长，同时利用定制化卷积神经网络提取深度特征，将二者融合形成高表征力的融合特征向量。其次，基于种子单粒播种后的关键农艺性状建立质量评分体系，构建光谱特征与质量评分对照数据库。对待测种子，通过计算加权相似度并采用双重动态阈值策略，从数据库中筛选出最可靠的参考种子群。最后，结合参考种子的局部空间密度及其与待测种子的关联度，进行可信度加权的局部回归计算，精准预测待测种子的最终质量评分并实现分级判定。

本发明授权基于近红外光谱技术快速无损检测甜菜种子质量的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱技术快速无损检测甜菜种子质量的方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：获取甜菜种子的样本集，采集待检测甜菜种子和样本集中每粒种子的近红外光谱，形成各粒种子的近红外光谱向量；从各粒种子的近红外光谱向量中提取出对应种子的特征波长吸光度和深度特征作为识别特征； 步骤2：确定样本集中每粒甜菜种子的质量评分，将质量评分和对应的识别特征相关联，以构成对照组，整合样本集中所有甜菜种子的对照组形成对照集；通过待检测甜菜种子的识别特征在对照集中进行遍历，确定待检测甜菜种子和每个对照组之间的关联程度； 步骤3：筛选出与待检测种子间关联程度满足预设定条件的对照组，将其标定为参考对照单元，并获取各参考对照单元的质量评分，整合所有参考对照单元形成参考对照组； 步骤4：以参考对照单元和待检测种子的偏离程度为参考，以参考对照单元的质量评分为基准，获取待检测甜菜种子相对于每个参考对照单元的初步质量评分估计值； 步骤5：根据参考对照单元对待检测甜菜种子的关联程度和该参考对照单元在参考对照组中的密集程度，获取各参考对照单元的可信度权重，结合可信度权重和初步质量评分估计值进行综合评估，以确定待检测种子的最终质量评分，并判断待检测种子的质量是否满足要求； 对特征波长和深度特征进行Z‑score标准化处理；再将标准化后的传统特征向量和标准化后的深度特征向量进行拼接，形成融合特征向量； 确定所述关联程度通过计算待检测甜菜种子的融合特征向量与对照集中各对照组的融合特征向量之间的相似度来确定；所述相似度采用基于距离度量的倒数形式计算，其公式为： 其中，表示第x个对照组与待检测甜菜种子的相似度；表示第x个对照组与待检测甜菜种子之间的距离函数；表示待检测甜菜种子的融合特征向量，表示第x个对照组的融合特征向量；x为对照集中对照组的索引； 将待检测甜菜种子与各对照组的相似度与一个动态阈值进行初步筛选，该动态阈值根据对照集的特征分布密度自适应确定，其计算公式为： 其中，为动态阈值；为待检测甜菜种子与对照集中所有对照组计算得到的相似度的均值；为待检测甜菜种子与对照集中所有对照组计算得到的相似度的标准差，为调节因子； 所述距离函数采用加权欧式距离，具体公式如下： 其中，M为融合特征向量的总维度数；分别代表和在第k维的特征值；为第k维特征的权重系数，k为维度索引； 所述权重系数通过分析样本集中甜菜种子在不同维度的特征值与其对应的质量评分的相关性确定，具体逻辑为： 对样本集中所有甜菜种子的第k维特征值与其对应的质量评分进行相关性分析，计算斯皮尔曼等级相关系数； 将所有维度的相关系数的绝对值进行归一化处理，得到各维度的初始权重； 对初始权重进行平滑放大，以增强重要特征与次要特征的区别度，最终权重计算公式为： 其中，表示初始权重。

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