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基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法

Name: 基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2022103491781
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210349178.1 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2022-04-01

公开号

CN114881113B

公开日

2024-08-02

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F18_2411 , G06N3_006 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

塑料回收分类, 阻燃材料质检, 工业在线检测, 材料鉴别

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摘要

本发明涉及基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法，属于近红外光谱应用技术领域，包括：对阻燃塑料近红外光谱的原始数据集进行预处理，并按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集；利用SVM算法建立阻燃塑料近红外光谱的分类模型；利用训练集结合MPA‑HBA算法优化SVM模型的参数c和g；选取最优的SVM参数构建模型，对测试集数据进行分类并判断分类结果的正确率。本发明采用近红外光谱检测技术结合寻优算法和分类算法在阻燃塑料分类检测领域的应用填补了我国在工业上阻燃塑料快速无损检测的空白，具有检测速度快、检测准确率高、相较传统检测无污染等优点。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114881113B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度学习的实时麻醉深度监测系统

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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