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龍圖騰網獲悉長沙理工大學申請的專利一種基于溫度調制的光譜多金屬離子濃度檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119935921B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510439339.X，技術領域涉及：G01N21/25；該發明授權一種基于溫度調制的光譜多金屬離子濃度檢測方法是由陳俊名;李靖;何正楊;李家鑫;唐明珠;李梓睿;樊紹勝設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于溫度調制的光譜多金屬離子濃度檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于溫度調制的光譜多金屬離子濃度檢測方法，涉及光譜定量分析技術領域，包括以下步驟：步驟S1，設計溫度調制策略，獲取溫度調制的光譜信號；步驟S2，構造基于溫度調制的光譜二維矩陣；步驟S3，構建基于神經網絡的高階特征提取網絡，并建立離子濃度回歸網絡；步驟S4，訓練特征提取網絡和離子濃度回歸網絡；步驟S5，獲得待測樣本的溫度調制光譜矩陣；步驟S6，將待測樣本的溫度調制光譜輸入到訓練好的模型中，得到金屬離子組分的濃度。本發明的檢測方法，通過溫度變化下各金屬離子光譜形狀和強度變化差異，分析吸光特性和溫敏特性，構造高階特征進行特征分離提取，提高重疊光譜各組分信息分離解析的準確度和抗干擾性。

本發明授權一種基于溫度調制的光譜多金屬離子濃度檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于溫度調制的光譜多金屬離子濃度檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，設計溫度調制策略，獲取溫度調制光譜信號；在設計光譜調制和光譜采集的溫度點時，選擇的溫度點能夠最大化不同離子光譜之間的差異； 步驟S2，構造基于溫度調制的二維光譜矩陣； 步驟S3，構建基于神經網絡的高階特征提取網絡，提取二維矩陣中的光譜特征，并建立離子濃度回歸網絡； 步驟S4，訓練特征提取網絡和離子濃度回歸網絡； 步驟S5，獲得待測樣本的溫度調制光譜矩陣； 步驟S6，將待測樣本的溫度調制光譜輸入到步驟S4訓練好的網絡模型中，得到各個金屬離子組分的濃度； 所述步驟S1中，所述溫度調制光譜信號獲取步驟如下： S11：確定各金屬離子濃度的波動范圍，分析各金屬離子光譜隨溫度變化的規律； S12：獲取樣本在不同溫度點下采集的光譜數據，組成原始數據集，構成樣本的光譜曲線； 所述步驟S2中，構造訓練樣本二維光譜矩陣的過程為： S21：獲取一組用于建模的標樣光譜信號以及對應的組分含量，每個樣本的光譜數據為一個一維數組，包含了在k個溫度點下的L個光譜波長的響應值，整個標樣數據集為二維數組； S22：對一維數組的光譜數據按照溫度調制順序依次排布，構造基于溫度調制的訓練樣本二維光譜矩陣，每個樣本的一維光譜數據重構為一個二維矩陣，二維矩陣中的每一個元素代表在特定光譜波長和特定溫度點下的光譜響應值； 所述步驟S3中，具體包括如下步驟： S31：構造基于神經網絡的光譜高階特征提取網絡NF，用于捕捉光譜數據中的復雜模式和特征；其中，高階特征提取網絡NF的輸入為步驟S2中的訓練樣本二維光譜矩陣； S32：采用高階特征提取網絡NF提取訓練樣本二維光譜矩陣的高階特征，形成高階特征圖，并傳輸到離子濃度回歸模型； S33：離子濃度回歸模型NR接收來自高階特征提取網絡NF的輸出，即高階特征圖，通過回歸網絡的計算，得到每個訓練樣本的金屬離子濃度的預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長沙理工大學，其通訊地址為：410004 湖南省長沙市天心區赤嶺路45號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。