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龙图腾网获悉季华实验室申请的专利光谱转折时间识别方法、装置、电子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：CN121434995B 。

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：202512014533.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权光谱转折时间识别方法、装置、电子设备及存储介质是由毕海;石壮威;李宣令设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本光谱转折时间识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于光谱分析的技术领域，公开了一种光谱转折时间识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：周期性获取待测样品的实时光谱数据，采用凝聚型层次聚类方法，结合马氏距离与最小方差法，按照时间序列，将实时光谱数据合并为对应的聚类树结构数据，通过滑动窗口算法和傅里叶变换算法，基于聚类树结构数据中的合并距离，确定得到满足预设的聚类距离突变条件和预设的频域特征跳变条件的转折点数据，根据隔离森林算法，验证转折点数据，以确定非异常数据的转折点数据对应的时间点为转折时间点；通过上述方法，提高了光谱转折时间的识别效率。

本发明授权光谱转折时间识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光谱转折时间识别方法，用于对光谱数据的转折时间点进行识别，其特征在于，包括步骤： 周期性获取待测样品的实时光谱数据； 采用凝聚型层次聚类方法，结合马氏距离与最小方差法，按照时间序列，将所述实时光谱数据合并为对应的聚类树结构数据； 通过滑动窗口算法和傅里叶变换算法，基于所述聚类树结构数据中的合并距离，确定得到满足预设的聚类距离突变条件和预设的频域特征跳变条件的转折点数据； 根据隔离森林算法，验证所述转折点数据，以确定非异常数据的所述转折点数据对应的时间点为转折时间点； 采用凝聚型层次聚类方法，结合马氏距离与最小方差法，按照时间序列，将所述实时光谱数据合并为对应的聚类树结构数据，包括： 按照时间序列，将所述实时光谱数据的每个光谱数据划分为单独的一个簇，以计算得到每个簇的光谱均值向量； 通过马氏距离，基于所述光谱均值向量，计算得到所有簇两两之间的协方差数值； 利用最小方差法，以所述协方差数值为合并距离，将所述实时光谱数据依次合并到一个簇当中，得到对应的聚类树结构数据； 通过滑动窗口算法和傅里叶变换算法，基于所述聚类树结构数据中的合并距离，确定得到满足预设的聚类距离突变条件和预设的频域特征跳变条件的转折点数据，包括： 按照所述合并距离的获取顺序，对所述聚类树结构数据中每个分支对应的合并距离进行排序，以构建得到距离序列； 通过滑动窗口算法，计算得到所述距离序列在每个第一预设窗口内的距离均值和距离标准差，用以确定满足预设的聚类距离突变条件的合并距离对应的实时光谱数据为初始转折点数据； 通过傅里叶变换算法，分析所述初始转折点数据的光谱频率成分变化，用以确定满足预设的频域特征跳变条件的初始转折点数据为转折点数据； 根据隔离森林算法，验证所述转折点数据，以确定非异常数据的所述转折点数据对应的时间点为转折时间点，包括： 使用隔离森林算法，对各所述实时光谱数据进行划分，得到各所述实时光谱数据对应的隔离森林分区； 确定各所述实时光谱数据在对应的孤立森林分区中的路径长度，并计算所述路径长度与所有路径长度的平均值之间的差值的绝对值，以确定所述差值的绝对值小于或等于预设的异常孤立阈值的路径长度所对应的实时光谱数据为非异常数据； 将确定为非异常数据的所述转折点数据对应的时间点为转折时间点。

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季华实验室，其通讯地址为：528200 广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路28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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