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龍圖騰網獲悉長春長光辰英生物科學儀器有限公司申請的專利一種利用stacking集成學習模型對拉曼光譜進行分類的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：CN115862007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211521853.0，技術領域涉及：G06V20/69；該發明授權一種利用stacking集成學習模型對拉曼光譜進行分類的方法是由劉坤香;劉博;尚林東;王鈺;李備設計研發完成，并于2022-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種利用stacking集成學習模型對拉曼光譜進行分類的方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種利用stacking集成學習模型對拉曼光譜進行分類的方法，包括：通過數據分割與合并，將不同數據集的拉曼數據劃分成5個數據集,對所述5個數據集進行第一層基礎模型的交叉驗證；得到所述5個數據集的預測結果；構建成新的特征數據集；將所述新的特征數據集輸入第二層元模型，得到針對所述5個數據集的最優的兩層集成學習模型，完成最終預測，本發明可以充分利用拉曼光譜的所有特征，大大提高了拉曼光譜數據的利用率；整合了不同識別模型算法的優勢，是一個穩定的光譜識別模型；利用改進的stacking集成學習模型構建針對不同數據集的光譜識別模型實現拉曼光譜的物質準確分類。

本發明授權一種利用stacking集成學習模型對拉曼光譜進行分類的方法在權利要求書中公布了：1.一種利用stacking集成學習模型對拉曼光譜進行分類的方法，包括： 步驟一、通過數據分割與合并，將一個拉曼光譜數據集劃分成5個數據集,所述5個數據集分別是； ①完整數據集：將400-3800cm-1光譜范圍內的光譜數據作為一個數據集，即完整光譜；并進行光譜預處理； ②指紋區數據集：將800-1800cm-1光譜范圍內的光譜數據作為一個數據集；并進行光譜預處理； ③高波數區數據集：將2800-3800cm-1光譜范圍內的光譜數據作為一個數據集；并進行光譜預處理； ④背景數據集：保留了去基線算法中去除的光譜背景，將其作為一個新的數據集；按照去宇宙射線、濾波、去背景流程作預處理，然后利用去背景前的數據減去去背景后的數據得到光譜背景數據，再進行歸一化； ⑤集成數據集：將前4個數據集合并成一個包含所有信息的數據集； 步驟二、對所述5個數據集進行第一層基礎模型的模型選擇；所述模型選擇包括： ①將所述5個數據集利用交叉驗證劃分訓練集和測試集； ②在訓練集中訓練不同分類模型； ③利用訓練后的不同分類模型對測試集進行預測； 即將所述5個數據集輸入不同的分類模型，利用不同的機器學習或深度學習算法，對所述5個數據集中的每個數據集，均進行不同的分類模型訓練，而后進行預測； 步驟三、所述5個數據集中的每個數據集選擇一個最優的分類模型作為保留，進而得到5個最優模型；完成步驟二中所有的交叉驗證的分類模型訓練和預測后，還將得到所述5個數據集的預測結果； 步驟四、通過所述5個最優模型對所述5個數據集的預測結果進行合并，完成新特征集成，構建成新的特征數據集； 步驟五、將所述新的特征數據集輸入第二層元模型，再次利用不同的分類模型對新的特征數據集進行訓練和預測，并比較不同模型的結果； 即，將所述新的特征數據集分別輸入到不同的分類模型中； 步驟六、完成步驟五的所有比較后，挑選出第二層元模型的最優元模型結果； 步驟七、這樣就得到了針對所述5個數據集的最優的兩層集成學習模型，完成最終預測。

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