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龙图腾网获悉贵州医科大学申请的专利多场景下复杂体系物质组分分析的方法及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：CN116052790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211652474.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权多场景下复杂体系物质组分分析的方法及系统是由张进;李博岩设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多场景下复杂体系物质组分分析的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多场景下复杂体系组分分析的方法及系统，方法包括：根据目标函数和对应的无参数约束条件对涉及多场景的多变量分析化学信号的线性模型系数进行优化，获取针对每个分析场景的模型；根据新的目标分析模型，预测多场景下目标组成的含量。所述系统执行所述方法。本发明将每个场景下分析仪器采集到的的多变量分析化学数据和体系组成建立线性模型，结合所提到的损失函数和约束条件同时对每个终端建立对应的线性模型，并基于优化后的各个终端对应的目标分析模型实现对不同检测场景下新量测的体系进行成分分析，该方法相较于传统的多变量模型提高了预测结果的准确性。

本发明授权多场景下复杂体系物质组分分析的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多场景下复杂体系物质组分分析的方法，其特征在于，包括： 根据目标终端采集到的待测复杂体系中的目标物质的分析化学数据和组分参考值，建立线性模型，所述目标终端包括多个终端，且每个终端在采集所述目标物质的分析化学数据时所处的检测环境不同，所述线性模型用于表征所述待测复杂体系中的所述目标物质的组分含量和所述目标终端采集到的所述分析化学数据之间的关联关系，所述组分参考值为所述待测复杂体系中的所述目标物质的组成成分的实际含量； 根据所述线性模型的损失函数和约束条件，对所述线性模型进行优化，获取目标分析模型； 根据所述目标分析模型，对所述目标终端采集到的新的分析化学数据进行分析，获得所述目标物质的组分预测值； 其中，所述线性模型的损失函数和约束条件的获取方式，包括： 根据所述目标终端中的任务数量、每个终端采集到的所述目标物质的分析化学数据、所述目标物质的组分参考值、所述线性模型的模型系数，确定所述损失函数，所述任务数量为采集所述目标物质的分析化学数据的任务的数量，所述模型系数包括截距项和系数项； 根据任意两个终端之间的模型系数的归一化约束、所述任务数量和预设阈值，确定所述约束条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州医科大学，其通讯地址为：550004 贵州省贵阳市北京路4号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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