中国科学院合肥物质科学研究院汪建业获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于深度学习物理信息网络的伽马能谱解析方法及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：CN121679665B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610202640.3，技术领域涉及：G01T1/36；该发明授权基于深度学习物理信息网络的伽马能谱解析方法及系统是由汪建业;郭虎;张子恒;杨明翰;李刚设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习物理信息网络的伽马能谱解析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于深度学习物理信息网络的伽马能谱解析方法及系统，涉及伽马能谱解析的技术领域。方法包括：获取包含能谱及对应解析数据的样本数据，并对样本数据进行预处理；基于多尺度卷积神经网络、注意力机制模块以及物理信息神经模型构建能谱解析模型；利用预处理后的样本数据对能谱解析模型进行训练，生成目标能谱解析模型；将待解析能谱输入目标能谱解析模型，输出解析结果。通过构建多模块协同的能谱解析模型，实现能谱多尺度特征的精准分解、跨特征信息的高效交互及多参数的协同预测，解决传统方法谱峰重叠难分离、弱峰难识别、抗干扰能力弱等问题，提升能谱解析的精度、效率与自动化程度。
本发明授权基于深度学习物理信息网络的伽马能谱解析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习物理信息网络的伽马能谱解析方法，其特征在于，包括： 获取包含能谱及对应解析数据的样本数据，并对样本数据进行预处理； 基于多尺度卷积神经网络、注意力机制模块以及物理信息神经模型构建能谱解析模型；所述注意力机制模块对多尺度卷积神经网络提取的特征图进行空间维度的权重分配； 利用预处理后的样本数据对能谱解析模型进行训练，生成目标能谱解析模型； 将待解析能谱输入目标能谱解析模型，输出解析结果。
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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市庐阳区蜀山湖路350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”。
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