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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种稀土元素组分含量预测方法和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：CN114743060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210388912.5，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权一种稀土元素组分含量预测方法和系统是由邓彪;陆荣秀;杨辉;朱建勇;杨刚;徐芳萍;杨洛郡设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀土元素组分含量预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种稀土元素组分含量预测方法和系统，属于稀土元素分析技术领域，包括以下步骤：构建历史数据库；历史数据库中包括若干条不同工况下的历史稀土溶液图像颜色特征和对应的历史稀土元素组分含量；获取目标稀土溶液图像颜色特征；从历史数据库中选取与目标稀土溶液图像颜色特征灰色关联度符合预设规则的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集；采用最小二乘支持向量机建立元素组分含量预测模型，以学习集中的历史稀土溶液图像颜色特征作为模型的输入，以对应的历史稀土元素组分含量为模型的目标输出；将目标稀土溶液图像颜色特征输入元素组分含量预测模型中，得到目标稀土元素组分含量。

本发明授权一种稀土元素组分含量预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种稀土元素组分含量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：构建历史数据库；所述历史数据库中包括若干条不同工况下的历史稀土溶液图像颜色特征和对应的历史稀土元素组分含量；获取目标稀土溶液图像颜色特征；从所述历史数据库中选取与所述目标稀土溶液图像颜色特征灰色关联度符合预设规则的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集；采用最小二乘支持向量机建立元素组分含量预测模型，以所述学习集中的历史稀土溶液图像颜色特征作为模型的输入，以对应的所述历史稀土元素组分含量为模型的目标输出；将所述目标稀土溶液图像颜色特征输入所述元素组分含量预测模型中，得到目标稀土元素组分含量；从所述历史数据库中选取与所述目标稀土溶液图像颜色特征灰色关联度符合预设规则的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集，具体包括：计算所述目标稀土溶液图像颜色特征和各历史稀土溶液图像颜色特征的灰色关联度，确定关联性最强的相似稀土溶液图像颜色特征；根据下式计算两个稀土溶液图像颜色特征之间的灰色关联度： 其中，n表示稀土溶液图像颜色特征的维数，rij,m表示稀土溶液图像颜色特征xi和稀土溶液图像颜色特征xj第m维的灰色关联系数，灰色关联系数根据下式计算： 其中，xi,m表示稀土溶液图像颜色特征xi第m维的值，xj,m表示稀土溶液图像颜色特征xj第m维的值，ρ为分辨系数；在所述历史数据库中选取与所述相似稀土溶液图像颜色特征的灰色关联度大于预设比较阈值的若干个历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集；在从所述历史数据库中选取与所述目标稀土溶液图像颜色特征灰色关联度接近的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集之前，所述方法还包括：依次选取所述历史数据库中的历史稀土溶液图像颜色特征作为迭代稀土溶液图像颜色特征，对应的所述历史稀土元素组分含量作为迭代稀土元素组分含量；从所述历史数据库中选取与所述迭代稀土溶液图像颜色特征灰色关联度符合预设规则的若干条历史稀土溶液图像颜色特征作为学习集；采用最小二乘支持向量机建立元素组分含量预测模型，以所述学习集中的历史稀土溶液图像颜色特征作为模型的输入，以对应的所述历史稀土元素组分含量为模型的目标输出；将所述迭代稀土溶液图像颜色特征输入到所述元素组分含量预测模型中，得到迭代稀土元素组分含量预测值；根据所述迭代稀土元素组分含量预测值和所述迭代稀土元素组分含量相比较，得到预测误差。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市青山湖区昌北经济开发区双港东大道808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”。