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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利基于机器学习和光散射法的粒子粒径分布测量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：CN119202625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411700263.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于机器学习和光散射法的粒子粒径分布测量方法及系统是由金子程;刘云清;于瀚淇;李旭阁;于馥婉;张鹏设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习和光散射法的粒子粒径分布测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及粒子粒径分布测量领域，尤其涉及提供一种基于机器学习和光散射法的粒子粒径分布测量方法及系统，包括利用光源照射待测粒子样品，同时利用多角度散射光检测器采集不同散射角度和不同波长的光散射强度数据；构建多模态深度学习模型，并结合支持向量机模型和随机森林模型形成集成学习架构；将预处理后的多波长光散射强度数据输入训练好的集成学习架构，得到待测粒子样本的初步粒径分布结果；基于改进的米氏散射理论，构建考虑粒子形状、折射率、表面粗糙度和内部结构的高精度理论模型；采用改进的贝叶斯优化算法，通过最小化理论光散射强度与实际采集的光散射强度之间的误差，对初步粒径分布结果进行优化调整，得到修正后的粒径分布结果。

本发明授权基于机器学习和光散射法的粒子粒径分布测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和光散射法的粒子粒径分布测量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用光源模组照射待测粒子样品，产生不同波长、不同散射角度的散射光，同时利用多角度散射光检测器同步采集所有散射光的散射光强度数据，并对散射光强度数据进行预处理，预处理包括去噪、归一化和特征提取；S2：分别构建多模态深度学习模型、支持向量机模型和随机森林模型，并基于Stacking策略对多模态深度学习模型、支持向量机模型和随机森林模型进行整合，构建集成学习架构；S3：利用已知粒子粒径分布的样本数据对集成学习架构进行训练，建立散射光强度数据与粒子粒径分布之间的映射关系，将预处理后的散射光强度数据输入完成训练的集成学习架构，得到待测粒子样品的初步粒径分布结果；S4：基于改进的米氏光散射理论，构建考虑粒子形状、折射率、表面粗糙度和内部结构的光散射理论模型，将待测粒子样品的初步粒径分布结果代入光散射理论模型，计算得到理论散射光强度，并计算理论散射光强度与多角度散射光检测器采集的散射光强度数据之间误差，采用改进的贝叶斯优化算法，对该误差进行最小化，以对待测粒子样品的初步粒径分布结果进行优化，获得修正后的粒径分布结果。

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