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龙图腾网获悉大连工业大学申请的专利一种基于支持向量机的显示器光谱特征化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：CN117195087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311170319.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于支持向量机的显示器光谱特征化方法是由谢蓄芬;吴桐;吕律明;王智毅设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于支持向量机的显示器光谱特征化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于支持向量机的显示器光谱特征化方法，属于颜色科学技术领域。包括分析显示器发射光谱主成分构成，进一步确定主成分个数，进行主成分转换矩阵定标，获得主成分分解矩阵和重构矩阵；利用主成分分解矩阵和驱动值光谱获取光谱主成分表征，建立颜色驱动值与光谱主成分回归理论模型；应用驱动值及光谱主成分训练集设计参数优化算法，获得预测模型；基于模型预测对应的发射光谱主成分，应用光谱主成分重构矩阵进行主成分逆变换，进行光谱重构；最后评估光谱重构精度。本发明利用支持向量机回归与主成分降维方法，具有良好的预测精度、鲁棒性、低冗余的特点，为显示器光谱特征化提供了有效的方法。

本发明授权一种基于支持向量机的显示器光谱特征化方法在权利要求书中公布了：1.基于支持向量机的显示器光谱特征化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对显示器发射光谱辐亮度进行主成分分析，获得显示器发射光谱正交成分构成； S2、结合显示器颜色信息的RGB三基色混光机理，确定主成分个数，进行主成分转换矩阵定标实验，获得分解矩阵和重构矩阵； S3、结合实验构建显示器颜色驱动值与发射光谱主成分数据对，建立支持向量机颜色驱动值和显示器发射光谱主成分之间回归的理论模型； S4、设计参数优化算法，确定S3的理论模型参数，获得预测模型； S5、将颜色驱动值送入光谱主成分预测模型，获取驱动值对应的光谱发射主成分预测值； S6、进一步结合光谱主成分重构矩阵进行主成分逆变换，进行基于主成分的显示器发射光谱重构； S7、评估重构的发射光谱精度； 步骤S1具体包括： S11、设定主成分分析的特征色块，包括原色色块和中性色块，原色色块驱动值为，中性色块的驱动值，其中分别是中的各元素值，共N个样本色块，N为正整数； S12、显示器显示样本色块，在暗室中应用分光光度计测量显示器样本色块的发射光谱； S13、对测量的N组发射光谱进行主成分分析，获取不同主成分构成； 步骤S4具体包括： S41、划分数据集为训练集、验证集和测试集； S42、基于网格搜索选择最佳模型超参数，所选超参数分别为Gamma、惩罚系数C、偏差； S43、基于验证集精度选择最佳的参数组合，进行颜色驱动值到光谱主成分表征的支持向量机模型构建； S44、封装基于支持向量机的光谱主成分表征模型。

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