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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利集成建模的光谱数据处理方法、系统、介质、产品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：CN118780402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411244451.X，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权集成建模的光谱数据处理方法、系统、介质、产品及设备是由周军;崔梓豪;刘道龙设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成建模的光谱数据处理方法、系统、介质、产品及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种集成建模的光谱数据处理方法、系统、介质、产品及设备，属于数据处理技术领域。通过组合多种预处理和波长选择方法，不同角度最大化数据利用，提高了模型预测精度和鲁棒性；通过多个一级PLS模型和不同数据处理策略，提升了模型多样性和综合性，增强稳定性和适应性；优化了模型构建和验证过程，通过自动化预处理和波长选择，本发明显著简化了建模流程，减少了实验试错时间，提升了数据处理的质量和容错率；本发明整体上显著提高了模型的精度、鲁棒性和适应性，同时简化了建模流程和优化过程，为近红外光谱分析领域提供了一种高效且可靠的解决方案。

本发明授权集成建模的光谱数据处理方法、系统、介质、产品及设备在权利要求书中公布了：1.一种集成建模的光谱数据处理方法，其特征在于，包括以下过程：获取标签和数据，包括：光谱数据采集：用近红外光谱仪测量样本，获取光谱数据；标签获取：标签数据即样本的实际成分含量，通常通过标准分析方法获取，标签将作为模型的目标变量；数据整合：将光谱数据和标签数据整合在一起，确保数据的完整性和准确性，形成初始数据集；异常值筛选，包括：异常值检测：使用统计方法或基于模型的方法来识别光谱数据中的异常值；异常值剔除：根据设定的标准剔除异常样本，确保剩余数据的代表性和可靠性；数据验证：对剔除异常值后的数据进行检查，确认数据质量和一致性，以便进入下一步处理；使用随机划分方法或基于样本距离的划分方法，将数据集分为训练集和测试集；将k种预处理算法和m种波长选择算法进行组合，形成k×m种不同的数据处理策略，分别进行PLS建模，使用均方根误差和决定系数作为评价指标，使用留一法交叉验证评估各个PLS模型的性能，选取前i个性能最佳的PLS模型作为一级学习器，进行多样化的预测结果输出，其中，k和m均为大于或等于2的正整数；通过分折交叉预测的方法生成一级学习器的预测结果，每个一级学习器的预测结果将作为一个特征，共有i个特征，将i个特征组合作为二级学习器的训练集，其中，i为大于或等于2的正整数；所述通过分折交叉预测的方法生成一级学习器的预测结果，具体步骤如下：将训练集划分为K个子集：采用K-折交叉验证方法；逐折验证：依次选择一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，对i个一级学习器进行训练，并对验证集进行预测，保存预测结果；第一次选择第五个子集为验证集，第一个到第四个子集作为训练集，进行训练，得到预测结果predict1；第二次选择第四个子集为验证集，第三次选择第三个子集为验证集，第四次选择第二个子集为验证集，第五次选择第一个子集为验证集，最终分别得到预测结果predict1、predict2、predict3、predict4和predict5；采用i个一级学习器对测试集进行预测，生成i个预测结果，将i个预测结果求取平均值，作为二级学习器的测试集，一级学习器对测试集进行预测，生成多个预测结果predict_1、predict_2、predict_3、predict_4和predict_5，将这些预测结果求取平均值，作为二级学习器的测试集；选择多种不同的回归算法作为二级学习器，在二级学习器的训练集上利用交叉验证的方法训练二级学习器，并采用二级学习器的测试集进行测试，对不同二级学习器的回归算法进行最优参数寻优后，选择处理效果最好的二级学习器作为最终的处理模型；对不同二级学习器的回归算法进行最优参数寻优，包括：在二级学习器的训练集上利用交叉验证的方法训练二级学习器，根据交叉验证的效果进行参数调优，以均方根误差和决定系数作为评价指标，对各个二级学习器寻找最优参数；对获取的近红外光谱数据采用最终的处理模型进行光谱数据分析，得到光谱数据分析结果；所述预处理算法，包括：平滑滤波算法、基线校正算法、散射校正算法和标准化算法；所述波长选择算法，包括：过滤式算法、封装式算法和嵌入式算法；所述二级学习器的回归算法，包括：线性回归算法、贝叶斯回归算法、岭回归算法和基于Bagging的回归算法。

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