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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化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：CN119415934B 。

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：202510028071.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法是由高梦晴;金秀;张筱丹;吴雨婷;陈曦;邓友慧;杨维志;魏庆军设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法在说明书摘要公布了：本发明适用于近红外光谱建模分析领域，提供了一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法，包括：获取样本近红外光谱数据并进行预处理操作，利用转换方法将一维近红外光谱数据转换为二维结构数据；在已有的二维结构数据的基础上，利用生成技术生成更多的二维结构数据；针对不同的特征模式，利用不同的神经网络进行深度特征的提取，并利用交叉自适应注意力机制与特征协同构建方法构建最佳最小特征模式集；根据最佳最小特征模式集搭建模型，使用协同优化损失函数对模型进行优化，最终实现对近红外光谱数据的高效建模和准确分析。本发明显著提高了近红外光谱建模在物质成分含量分析中的精确度。

本发明授权一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法在权利要求书中公布了：1.一种近红外光谱建模的特征模式生成与协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：对获取的样本近红外光谱数据进行预处理，将预处理后的一维近红外光谱数据转换为二维结构数据；在已有的二维结构数据的基础上，利用基于生成对抗网络的生成算法生成更多的二维结构数据；利用与特征模式相匹配的神经网络对二维结构数据进行深度特征的提取，采用交叉自适应注意力机制产生新的特征模式集；在已有的不同特征模式集的基础上，利用基于离散粒子群优化BPSO的特征协同构建方法构建最佳最小特征模式集；根据所述最佳最小特征模式集构建神经网络，并搭建模型，将特征模式集输入到搭建的模型中，利用协同优化损失函数对模型进行优化，得到用于目标物质成分分析的分析模型；在交叉自适应注意力机制中，设定查询向量Q1为一维近红外光谱特征模式；查询向量Q2表示期望从数据中获得的信息；键向量K表示图像特征模式，揭示了数据中包含的信息；值向量V表示生成图像模式，为期望得到的输出结果；在计算过程中，首先计算查询向量与每个键向量之间的相似度；计算查询向量与每个键向量之间相似度的点积公式如下： ；其中，Query表示期望从数据中检索或匹配的信息的向量，是一个表示数据集中某个元素的特征或属性的向量；是键向量的维度，即键向量中元素的数量；接下来，通过Softmax函数将得到的相似度转换为概率分布，计算公式如下： ；其中，代表第i个键向量对应的注意力权重；代表查询向量与第i个键向量之间的相似度；Lx表示原始生成图像模式的数量；随后，将每个值向量乘以其对应的权重，并将所有结果相加，得到最终的生成图像模式，计算公式如下： ；其中，Source代表未执行自注意力机制前得到的原始生成图像模式;是通过Softmax函数转换得到的原始图像特征模式对应的注意力权重，值向量表示每个原始生成图像模式;Lx表示原始生成图像模式的数量。

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安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市蜀山区长江西路130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”。