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龙图腾网恭喜中国科学院合肥物质科学研究院;合肥金果缘视觉科技有限公司申请的专利一种面向水果分选的近红外非线性判别方法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：CN119577663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510134160.3，技术领域涉及：G06F18/2453；该发明授权一种面向水果分选的近红外非线性判别方法是由刘晶;方杰;董柳飞;鹿文龙;王琦;刘斌美;吴跃进;倪晓宇;杨叶;杨阳设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向水果分选的近红外非线性判别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向水果分选的近红外非线性判别方法，涉及人工智能技术领域，分类判别模型的训练过程为：获取水果的光谱数据集并预处理，对预处理后的光谱数据集移动平滑处理，将预处理后的光谱数据集与移动平滑处理后的光谱数据集混合作为样本数据集；利用蒙特卡洛方法对样本数据集进行随机抽样，以划分训练集和第一测试集，基于训练集对判别模型进行训练，获得随机抽样的分类结果并统计每个样本的分类错误率；基于各样本化学值对应的概率密度值和各样本的分类错误率构建样本权重系数；利用样本权重系数构建非线性判别模型，对非线性判别模型进行优化；该近红外非线性判别方法，提高了水果分选的准确性和可靠性。

本发明授权一种面向水果分选的近红外非线性判别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向水果分选的近红外非线性判别方法，其特征在于，将水果的光谱数据输入到已训练完成的分类判别模型中，以输出水果的分类结果；分类判别模型的训练过程如下：获取水果的光谱数据集并预处理，对预处理后的光谱数据集移动平滑处理，将预处理后的光谱数据集与移动平滑处理后的光谱数据集混合以作为样本数据集，通过R²统计量确定样本数据集的最佳聚类数，基于最佳聚类数对样本数据集中的光谱数据设置分类标签；利用蒙特卡洛方法对样本数据集进行随机抽样，以划分训练集和第一测试集，基于训练集对判别模型进行训练，获得随机抽样的分类结果并统计每个样本的分类错误率；基于每个样本化学值对应的概率密度值和每个样本的分类错误率构建最终判别模型的样本权重系数，利用样本权重系数对训练后的判别模型进行样本加权，以构建非线性判别模型；利用蒙特卡洛方法对样本数据集进行随机抽样，划分校正集和第二测试集，将校正集作为输入，非线性判别模型根据输入的样本数据以及样本权重系数得到预测输出值，基于预测输出值与真实值计算损失值，以优化分类判别模型的可训练参数。

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中国科学院合肥物质科学研究院;合肥金果缘视觉科技有限公司，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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”。