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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于可解释深度模型的单谱分类谱学分析方法和系统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：CN115876743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210877893.2，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权一种基于可解释深度模型的单谱分类谱学分析方法和系统是由刘国坤;罗思恒;徐婧;王维礼;谢怡;任斌;田中群设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可解释深度模型的单谱分类谱学分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于可解释深度模型的单谱分类谱学分析方法，包括：随机生成若干个负样本；将目标物的标准谱与生成的负样本进行加和，形成若干个正样本；对正样本和负样本逐一进行一阶导数运算，得到求导后的样本；将求导后的样本输入深度森林模型进行模型训练，得到训练好的深度森林模型，将训练好的深度森林模型进行可视化，得到可视化后的深度森林模型；利用可视化后的深度森林模型识别未知物质中是否存在目标物；本发明提供的方法，在物质识别中均表现出了良好的识别性能，不仅能够准确对目标物和未知非目标物进行区分，还能捕获混合物或复杂基质中微弱的目标物信号，实现高灵敏、高选择性的物质识别。

本发明授权一种基于可解释深度模型的单谱分类谱学分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释深度模型的单谱分类谱学分析方法，其特征在于，包括： 随机生成若干个负样本，每个负样本包含若干个位置、半高宽、相对峰强随机的高斯谱峰；将目标物的标准谱图与生成的负样本进行加和，形成若干个正样本； 对正样本和负样本逐一进行一阶导数运算，得到求导后的样本； 将求导后的样本输入深度森林模型进行模型训练，得到训练好的深度森林模型，所述深度森林模型包括特征提取模块和分类模块； 将训练好的深度森林模型进行可视化，将各级表征特征重要度进行统计加和，得到训练好的深度森林模型的表征特征重要度的向量，并以目标物的标准谱图为轮廓，将表征特征重要度的向量与颜色图进行映射，并进行填充，实现训练好的深度森林模型可视化，得到可视化后的深度森林模型； 利用可视化后的深度森林模型识别未知物质中是否存在目标物； 所述将求导后的样本输入深度森林模型进行模型训练，得到训练好的深度森林模型，所述深度森林模型包括特征提取模块和分类模块；具体为： 特征提取模块包括多层级联森林，级联森林包括用于特征提取的随机森林； 分类模块包括用于分类的随机森林； 在单层的级联森林中，输入数据将被级联森林提取特征，提取后的特征与原始特征进行拼接，并输入到下一层级联森林中；最终，级联森林的最终输出将与原始特征进行拼接，输入到分类模块中进行最终的类别判断。

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