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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法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：CN115455352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211142868.6，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法是由高泽海;刘洋;李涛;储墨林;杨国泉;韦林岚设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法，包括以下步骤：获取基色和专色的吸收光谱，通过最小二乘法计算基色的摩尔浓度，得到专色的基色组成数量；构建增强天牛须搜索算法；利用增强天牛须搜索算法计算基色的摩尔浓度，预测专色配方。本发明的基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法，采用最小二乘法缩小了基色搜索空间，降低了搜索工作量，提高了搜索速度；通过构建增强天牛须搜索算法，实现了搜索范围的增长突变，降低了算法陷入局部最优的可能，修正了天牛搜索方向，实现搜索方向的行为干预，提高算法的搜索能力和搜索速度，最终提高了配色效率和准确度。

本发明授权基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法在权利要求书中公布了：1.基于增强天牛须搜索算法的专色配方预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取基色和专色的吸收光谱，通过最小二乘法计算基色的摩尔浓度，得到专色的基色组成数量；具体包括以下步骤： 步骤1.1、定义青色、品红、黄色、橙色、蓝色、红色六种基色的吸收光谱为，则专色的吸收光谱表示为： 1 式1中，为组成专色的基色数量，为各组成基色的摩尔浓度； 步骤1.2、通过最小二乘法计算各组成基色的摩尔浓度集合： 2 式2中，，A为吸收光谱的集合，AT为集合A的转置； 步骤1.3、当各组成基色中某个基色的摩尔浓度时，将该基色对应的吸收光谱从矩阵中剔除，再次进入步骤1.2； 当各组成基色的摩尔浓度时，则获取此时专色的基色组成数量； 步骤2、构建增强天牛须搜索算法；具体包括以下步骤： 步骤2.1、确定天牛在D维搜索空间的位置，记为： 3 步骤2.2、定义两只天牛须的位置，增加突变概率项，改变天牛质心与触角的距离： 4 式4中，和表示天牛两只触角的位置；表示天牛质心与触角的距离；为第次迭代所探索的步长；表示算法突变概率；为随机数用于依概率控制步长的突变；为变化率因子；为单位向量表示为： 5 步骤2.3、根据天牛两只触角感知到的浓度差，确定天牛下一步的位置，天牛下一步位置更新方式为： 6 式6中，，为衰退常数，；为当前的迭代次数；为第次迭代搜索步长，每次迭代后都缩小搜索步长；为符号函数；为适应度函数；为天牛当前位置，当时，将赋值给，为天牛曾出现过的最优位置；为方向修正项，表示为： 7； 步骤3、基于步骤1所得基色数量利用步骤2所得增强天牛须搜索算法计算基色的摩尔浓度，预测专色配方；具体包括以下步骤： 步骤3.1、根据步骤1所得基色数量确定步骤2.1中公式3的维度D，设定目标函数和约束条件如下： 8 约束条件： 9 式8中，为均方误差；为正则化项；为约束条件；和为惩罚系数； 步骤3.2、采用公式6，在确定的D维搜索空间中，更新迭代摩尔浓度，使目标函数取得最小值，此时对应的摩尔浓度即为专色配方。

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