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龙图腾网获悉浙江科技学院申请的专利基于支持向量机的生物质炭身份判别方法、系统及设备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：CN116486957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310452975.7，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于支持向量机的生物质炭身份判别方法、系统及设备是由成忠;张烨峰;单胜道设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于支持向量机的生物质炭身份判别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于支持向量机的生物质炭身份判别方法、系统及设备，属于生物质炭检测技术领域。本发明采集不同来源废弃生物质及其在不同炭化温度下制备的生物质炭的主要理化性质参数，并利用采集的理化性质参数构建基于支持向量机的生物质炭身份判别模型，能很好地完成诸多性质不同的生物质炭身份判别的任务，并提高生物质炭身份判别的正确率。

本发明授权基于支持向量机的生物质炭身份判别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于支持向量机的生物质炭身份判别方法，其特征在于，包括： 将采集的多个生物质炭样本的理化特性参数构成输入变量矩阵，并编码各生物质炭样本的身份类别标签；多个所述生物质炭样本包括不同来源废弃生物质以及不同来源废弃生物质在不同炭化温度下制备的生物质炭；多个所述生物质炭样本中的生物质炭性质不同；废弃生物质的来源包括6种类别，依据废弃生物质的来源划分其身份类别信息，而生物质炭的身份类别信息归依其原料的身份类别信息，由此将废弃生物质及其3个不同炭化温度制得的生物质炭身份类别分别以数字符号1、2、3、4、5、6标注；根据生物质炭的原料来源及炭化物生物质炭的应用价值，选择碳储存价值、肥力价值、酸碱度、粒度分布这4种类型的理化特性参数； 采用主成分分析法对输入变量矩阵中的理化特性参数进行主成分分析，获得载荷系数矩阵和主元矩阵； 将主元矩阵和所述身份类别标签构成生物质炭样本的特征数据集； 根据所述身份类别标签，在所述生物质炭样本的特征数据集中任意两类生物质炭样本之间建立一个SVM分类器，并将所有建立的SVM分类器构成生物质炭身份判别模型； 获取待预测生物质炭样本个体的理化特性参数，并经过载荷系数矩阵变换获得主元； 将所述主元输入生物质炭身份判别模型中的所有SVM分类器，获得每个SVM分类器的身份类别预测结果； 采用一对一分类策略统计得票最多的身份类别预测结果，并作为待预测生物质炭样本个体的生物质炭身份类别。

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