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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利农产品淀粉含量检测方法、系统、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：CN115711874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211424946.1，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权农产品淀粉含量检测方法、系统、电子设备及存储介质是由刘飞;魏枭;李芳;陈梦媛;游政凯设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本农产品淀粉含量检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农产品淀粉含量检测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及淀粉含量技术领域，该方法包括获取共聚焦显微拉曼光谱仪采集的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据并进行处理；将处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据输入至农产品淀粉含量检测模型中，得到农产品中的淀粉含量；农产品淀粉含量检测模型是根据样本数据和灰狼优化算法对支持向量回归算法进行训练后得到的；所述样本数据包括多个处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据以及每个处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的标签淀粉含量。本发明能够快速，稳定和污染性小的实现农产品淀粉含量检测。

本发明授权农产品淀粉含量检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种农产品淀粉含量检测方法，其特征在于，包括：获取共聚焦显微拉曼光谱仪采集的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据；对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行处理，得到处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据；将所述处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据输入至农产品淀粉含量检测模型中，得到农产品中的淀粉含量；所述农产品淀粉含量检测模型是根据样本数据和灰狼优化算法对支持向量回归算法进行训练后得到的；所述样本数据包括多个作为模型训练时所需的处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据以及每个处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的标签淀粉含量；在所述获取共聚焦显微拉曼光谱仪采集的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据步骤之前，还包括：使用球磨仪将待检测的农产品粉碎，并通过筛子过滤得到待检测的农产品粉末；将适量的待检测农产品粉末倒入空间定位铝制模具盒并加压，得到待检测农产品薄片样品；所述对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行处理，得到处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据，具体包括：采用区间偏最小二乘法对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行光谱谱区筛选，并将筛选出的光谱谱区进行自动缩放处理；其中，自动缩放处理后的光谱谱区为处理后的待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据；所述对所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行光谱谱区筛选，具体包括：将所述待检测农产品薄片样品的拉曼光谱数据以固定宽度划分成若干等宽子区间；采用偏最小二乘回归建模算法，对每个子区间上进行处理，得到子区间对应的局部校正模型，并采用交叉验证均方根误差作为各局部校正模型的评价指标；选取交叉验证均方根误差最小的局部校正模型所在的子区间为第一个入选的频率区间；以第一个入选的频率区间为中心，对交叉验证均方根误差小于设定值的局部校正模型所在的子区间进行单向或双向扩展，得到一个最佳光谱谱区范围；其中，所述最佳光谱谱区范围为筛选出的光谱谱区；所述农产品淀粉含量检测模型的确定过程为：确定多个处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据以及每个处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的标签淀粉含量；所述处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据是采用区间偏最小二乘法对共聚焦显微拉曼光谱仪采集的作为模型训练时所需的农产品薄片样品的拉曼光谱数据进行处理后得到的；将所述处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据输入到基于灰狼优化算法的支持向量回归算法中，建立农产品淀粉含量检测模型，得到所述处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的预测淀粉含量；其中，校正集和预测集样品数比例为3：1；根据所述处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的预测淀粉含量和标签淀粉含量，计算当前农产品淀粉含量检测模型的预测集相关系数；判断当前农产品淀粉含量检测模型的预测集相关系数是否符合预设条件；若是，则将当前农产品淀粉含量检测模型确定为符合预期的农产品淀粉含量检测模型；若否，则调整优化基于灰狼优化算法的支持向量回归算法的惩罚参数c和核函数参数g，返回将所述处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据输入到基于灰狼优化算法的支持向量回归算法中，建立农产品淀粉含量检测模型，得到所述处理后的农产品薄片样品的拉曼光谱数据对应的预测淀粉含量步骤，直到满足停止条件；所述停止条件为：当前当前农产品淀粉含量检测模型的预测集相关系数符合预设条件。

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