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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于太赫兹光谱检测技术的痕量萘乙酸检测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：CN121027029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511571235.0，技术领域涉及：G01N21/3586；该发明授权基于太赫兹光谱检测技术的痕量萘乙酸检测方法及系统是由胡军;毛孝冬;肖自晟;史浩琪;陈杨;肖国清设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于太赫兹光谱检测技术的痕量萘乙酸检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于太赫兹光谱检测技术的痕量萘乙酸检测方法及系统，方法包括确定目标超材料传感器的目标参数，基于目标参数进行仿真模拟，以得到目标太赫兹材料；通过目标太赫兹材料对萘乙酸样品进行光谱采集，以得到目标光谱数据；采用目标特征选择方法对初始模型进行训练并基于训练后的初始模型对目标光谱数据进行降维处理，以得到降维光谱数据；对初始模型的模型参数进行参数寻优，基于优化参数以及降维光谱数据对初始模型进行优化，以得到目标检测模型；通过目标检测模型实现痕量萘乙酸的残留检测，本发明有助于提升农药残留检测的准确性，也为太赫兹光谱数据处理方法的优化提供了新思路。

本发明授权基于太赫兹光谱检测技术的痕量萘乙酸检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于太赫兹光谱检测技术的痕量萘乙酸检测方法，其特征在于，包括： 基于萘乙酸的特征峰频率确定目标超材料传感器的目标参数，基于所述目标参数进行仿真模拟，以得到目标太赫兹材料； 制备萘乙酸样品，通过所述目标太赫兹材料对所述萘乙酸样品进行光谱采集，以得到目标光谱数据； 构建初始模型，采用目标特征选择方法对所述初始模型进行训练并基于训练后的初始模型对所述目标光谱数据进行降维处理，以得到降维光谱数据； 基于目标参数寻优方法对所述初始模型的模型参数进行参数寻优，以得到优化参数，基于所述优化参数以及所述降维光谱数据对所述初始模型进行优化，以得到目标检测模型； 通过所述目标检测模型实现痕量萘乙酸的残留检测； 所述目标太赫兹材料具备L型复合双峰结构，所述目标参数包括：周期P1：58μm；结构边缘长方形长L1：32μm；L型结构长边长L2：22μm；L型结构短边长L3：17μm；不同L型结构长边之间间隔L4：14μm；不同L型结构短边之间间隔L5：4μm；结构边缘长方形宽W1：2μm；L型结构宽W2：4μm，所述目标太赫兹材料基底材料选用折射率为3.335的硅，表面金属层为金； 所述采用目标特征选择方法对所述初始模型进行训练并基于训练后的初始模型对所述目标光谱数据进行降维处理，以得到降维光谱数据的步骤包括： 将所述目标光谱数据初始化为特征集，所述特征集中包括若干特征子集，将所述特征集输入所述初始模型中进行预测输出，以得到预测值： ； 式中，为第j个特征子集的特征权重，为第j个特征子集的第i个特征，为截距，为特征子集中特征的数量； 依次将特征子集输入初始模型中进行训练，并在每一个训练轮次输出每个特征的特征权重，按特征权重的绝对值将所述特征子集中的特征进行降序排列，将特征权重的绝对值最低的特征进行剔除，以得到新特征子集； 将所述新特征子集重新输入初始模型中并重复执行特征权重输出与特征剔除的过程，直至降维需求条件，以得到降维光谱数据； 所述基于目标参数寻优方法对所述初始模型的模型参数进行参数寻优，以得到优化参数，基于所述优化参数以及所述降维光谱数据对所述初始模型进行优化，以得到目标检测模型的步骤包括： 将所述初始模型的模型参数初始化为目标种群，并将所述目标种群中的每个个体进行初始化： ； 式中，为初始化后的个体，、分别为变量下界、上界，为均匀随机向量； 通过初始后的个体模拟燕麦茎在风力驱动下的周期性偏移行为并引导每个个体朝当前最优解摆动： ； 式中，为振荡幅度控制因子，为振荡频率，为相位扰动，为当前全局最优个体，、分别为第t、t+1次迭代后的个体； 在第t+1次迭代后的个体的基础上增加扰动更新，以得到更新个体： ； 式中，、分别为随机选择的两个不同个体，为扰动调节因子； 在迭代的过程中，对每个更新个体进行边界修正并比较迭代前后的每个更新个体的适应度，保留适应度更小的个体； 重复执行迭代过程，直至满足迭代停止条件，输出最优个体，以得到优化参数，基于所述优化参数以及所述降维光谱数据对所述初始模型进行优化，以得到目标检测模型。

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