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龙图腾网恭喜海南谷得维科技有限公司申请的专利一种非接触式光谱识别蛋内胚胎性别的鉴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：CN119605695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510155305.8，技术领域涉及：A01K45/00；该发明授权一种非接触式光谱识别蛋内胚胎性别的鉴别方法是由刘文瑶;王建宁;王剑飞设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非接触式光谱识别蛋内胚胎性别的鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能检测领域，公开了一种非接触式光谱识别蛋内胚胎性别的鉴别方法，获得若干只受精孵化时间为7天的鸡蛋，并根据鸡蛋表面的颜色深度对鸡蛋进行聚类，得到若干种类别的特征鸡蛋；根据特征鸡蛋的类别，对特征鸡蛋按固定时间间隔获得受精孵化时间从7天到14天的高光谱图像；提取高光谱图像的280nm峰和1700nm峰，得到第一数据集和第二数据集。获得特征鸡蛋受精孵化时间第15天的性别检测结果，得到每只特征鸡蛋的胚胎性别；将每只特征鸡蛋的类别、第一数据集和第二数据集作为训练样本，将对应的胚胎性别作为样本标签，以训练得到高光谱预测模型。

本发明授权一种非接触式光谱识别蛋内胚胎性别的鉴别方法在权利要求书中公布了：1.一种非接触式光谱识别蛋内胚胎性别的鉴别方法，其特征在于，包括：步骤1，获得若干只受精孵化时间为7天的鸡蛋，并根据鸡蛋表面的颜色深度对鸡蛋进行聚类，得到若干种类别的特征鸡蛋；步骤2，根据特征鸡蛋的类别，对特征鸡蛋按固定时间间隔获得受精孵化时间从7天到14天的高光谱图像；步骤3，提取高光谱图像的280nm峰和1700nm峰，得到第一数据集和第二数据集；步骤4，获得特征鸡蛋受精孵化时间第15天的性别检测结果，得到每只特征鸡蛋的胚胎性别；步骤5，将每只特征鸡蛋的类别、第一数据集和第二数据集作为训练样本，将对应的胚胎性别作为样本标签，以训练得到高光谱预测模型，包括：基于第一数据集中受精孵化时间从7天到14天的像素点数量和坐标，分别构建第一向量和第二向量；基于第二数据集中受精孵化时间从7天到14天的像素点数量和坐标，分别构建第三向量和第四向量；将第一向量、第二向量、第三向量和第四向量合并得到特征向量，将特征向量作为训练样本，将鸡蛋的类别通过实数编码得到高光谱预测模型的隐藏层的调整向量，将对应的胚胎性别作为样本标签；调整层，用于基于调整向量对特征向量进行调整，得到特征向量的标准向量；隐藏层，包括若干个隐藏单元，隐藏单元用于对特征向量的标准向量进行映射，输出隐藏状态；分类器，用于输入隐藏状态，分类器的分类空间表示特征鸡蛋的胚胎最大性别概率；高光谱预测模型通过计算胚胎最大性别概率和对应的样本标签的均误方差对隐藏层的自定义参数进行反向更新；高光谱预测模型包括调整层、隐藏层和分类器；调整层的计算公式如下： 其中，Vstd表示标准向量，X表示特征向量，n表示特征向量的维度，j表示特征向量的维度的索引，Xj表示特征向量中第j个元素，Xi表示特征向量中第i个元素，W表示权重矩阵，m表示特征鸡蛋的类别数量，i表示特征鸡蛋的类别数量的索引，ai表示第i个类别的特征鸡蛋对应的调整向量，aj表示第j个类别的特征鸡蛋对应的调整向量，U表示大小为正交矩阵，λ表示平滑系数，||·||表示求取欧几里得范数操作，arccos表示反余弦函数，sgn表示符号函数，⊙表示逐元素相乘，αk表示权重参数，||·||2表示求取向量模长的平方操作；步骤6，通过高光谱预测模型对目标鸡蛋按照预设规则进行动态检测，得到目标鸡蛋的胚胎性别。

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