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龙图腾网获悉南昌海关技术中心申请的专利一种再生塑料颗粒固体废物识别方法、装置、设备及存储介质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：CN116959643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310937412.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种再生塑料颗粒固体废物识别方法、装置、设备及存储介质是由张书敏;李毛英;于清丽;张烈远;江龙发;韩颖设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种再生塑料颗粒固体废物识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及检测分析领域，公开了一种再生塑料颗粒固体废物识别方法、装置、设备及存储介质，用于快速、准确地识别出待检测再生塑料颗粒样品是否属于固体废物。方法包括：获取再生塑料颗粒的光谱信息数据集；对训练集中的光谱数据进行标准正态变换、二阶导数联合预处理，以优化训练集中的光谱数据；选用预定的模式识别算法对训练集进行模型训练，并在预设的条件下确定出达到最高识别分类准确率的目标条件，建立再生塑料颗粒固体废物识别模型；获取待检测的再生塑料颗粒样品的近红外光谱图，并将该近红外光谱图输入至再生塑料颗粒固体废物识别模型进行识别，判定出再生塑料颗粒样品是否属于固体废物。

本发明授权一种再生塑料颗粒固体废物识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种再生塑料颗粒固体废物识别方法，其特征在于，所述再生塑料颗粒固体废物识别方法包括： 获取再生塑料颗粒的光谱信息数据集，所述光谱信息数据集包括训练集和测试集； 对所述训练集中的光谱数据通过标准正态变换算法进行预处理，并对标准正态变换处理后得到的光谱数据采用基于窗口优化选择的二阶求导处理，以优化所述训练集中的光谱数据； 选用预定的模式识别算法对所述训练集中的近红外光谱进行模型训练，并在预设的条件下确定出达到最高识别准确率的目标条件，在所述目标条件下建立再生塑料颗粒固体废物识别模型，其中，所述预定的模式识别算法包括最近邻算法、偏最小二乘分类判别算法以及最小二乘支持向量机算法； 采用预设测试集，分别对由三种所述预定的模式识别算法所建立的第一、第二、第三再生塑料颗粒固体废物识别模型进行测试，并根据各模型的识别效果对其分类准确度进行验证，由此得到验证后的再生塑料颗粒固体废物识别模型； 获取待检测的再生塑料颗粒样品的近红外光谱，并将该近红外光谱输入至所述验证后的再生塑料颗粒固体废物识别模型进行识别，判定出所述再生塑料颗粒样品是否属于固体废物。

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