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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學;杭州市農業科學研究院;浙江農林大學申請的專利一種基于預測-校正雙神經網絡融合的谷物品質分析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：CN120473030B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510973865.4，技術領域涉及：G16C20/70；該發明授權一種基于預測-校正雙神經網絡融合的谷物品質分析方法是由張鄭芳;趙琳;陳偉鋒;俞祥群;吳建國;石江設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于預測-校正雙神經網絡融合的谷物品質分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于預測?校正雙神經網絡融合的谷物品質分析方法，其包括構建標準樣本數據集、構建光譜篩選方法、構建校正樣本數據集、構建預測神經網絡模型、構建校正神經網絡模型以及品質成分評估。本申請通過預測神經網絡和校正神經網絡的雙網絡融合協同設計，有效解決了傳統模型在小樣本場景下過擬合、泛化能力弱等問題，提高了模型的穩定性和預測準確性。

本發明授權一種基于預測-校正雙神經網絡融合的谷物品質分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于預測-校正雙神經網絡融合的谷物品質分析方法，其特征在于，所述基于預測-校正雙神經網絡融合的谷物品質分析方法包括： 1構建標準樣本數據集：制備人工合成標準樣本并記錄各樣本的成分數據，采用近紅外光譜儀采集所述人工合成標準樣本的近紅外光譜數據，構建包含光譜數據與對應成分數據的標準樣本數據集； 2構建光譜篩選方法：對所述標準樣本數據集進行光譜與成分數據的相關性分析，并基于分析結果構建光譜篩選方法； 3構建校正樣本數據集：制備谷物籽粒實際樣本，采集各樣本的近紅外光譜數據，結合所述光譜篩選方法，通過SELECT算法篩選出校正樣本；采用化學分析方法測定所述校正樣本的品質成分組成，構建校正樣本數據集； 4構建預測神經網絡模型：利用所述標準樣本數據集對預測神經網絡模型進行訓練，通過調整網絡參數使模型輸出的品質參數預測值與標準樣本成分數據的均方誤差收斂，完成預測神經網絡模型的參數優化； 5構建校正神經網絡模型：將所述預測神經網絡模型對校正樣本的光譜數據的預測結果與校正樣本數據集的實測值進行偏差計算得到偏差數據，以所述偏差數據作為校正實測值，構建校正神經網絡模型，通過調整網絡參數使模型輸出的校正預測值與所述校正實測值的均方誤差收斂，完成校正神經網絡模型的參數優化； 6品質成分評估：將待評估谷物籽粒樣本采集近紅外光譜數據，將該近紅外光譜數據經所述光譜篩選方法處理后，同步輸入訓練完成的預測神經網絡模型和校正神經網絡模型，分別獲取品質成分的預測值和校正值；通過對所述預測值與校正值進行融合，輸出最終的谷物籽粒品質成分評估結果。

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杭州電子科技大學;杭州市農業科學研究院;浙江農林大學，其通訊地址為：311000 浙江省杭州市下沙高教園區；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”。