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龙图腾网获悉中国农业科学院草原研究所申请的专利一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测方法和装置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：CN116429990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310433024.5，技术领域涉及：G01N33/02；该发明授权一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测方法和装置是由孔令琪;李志勇;焦巍;王照兰;云颖;王海;赵金梅设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，揭露了一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测方法，包括：将不同种类的多个燕麦种粉碎成燕麦粉集，利用纤维素酶对燕麦粉集中的各燕麦粉进行纤维素水解，得到燕麦水解物集，对燕麦水解物集进行光谱成像，得到燕麦光谱图集；对燕麦水解物集中的各个燕麦水解物进行糖酮酚检测，得到燕麦成分参数组集，利用自由基清除法对燕麦水解物集进行抗氧化检测，得到抗氧化数据集；利用燕麦光谱图集和燕麦成分参数组集对抗氧化活性模型进行训练，得到抗氧化分析模型；利用抗氧化分析模型分析出待测燕麦种的抗氧化活性。本发明还提出一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测装置。本发明可以提高燕麦种抗氧化活性分析的效率。

本发明授权一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于纤维素酶的燕麦种抗氧化活性检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：将不同种类的多个燕麦种粉碎成燕麦粉集，利用纤维素酶对所述燕麦粉集中的各燕麦粉进行纤维素水解，得到燕麦水解物集，对所述燕麦水解物集进行光谱成像，得到燕麦光谱图集； S2：对所述燕麦水解物集中的各个燕麦水解物进行糖酮酚检测，得到燕麦成分参数组集，利用自由基清除法对所述燕麦水解物集进行抗氧化检测，得到抗氧化数据集； S3：逐个选取所述燕麦光谱图集中的燕麦光谱图片作为目标燕麦光谱图片，选取所述燕麦成分参数组集中与所述目标燕麦光谱图片对应的燕麦成分参数组作为目标成分参数组，依次对所述目标燕麦光谱图片进行图像去噪、波长校准以及图像增强操作，得到目标标准光谱图片； S4：将所述目标成分参数组向量化成目标成分特征，根据所述目标成分特征将所述目标标准光谱图片下采样成目标光谱特征，将所述目标成分特征和所述目标光谱特征融合成目标燕麦特征，利用所有的目标燕麦特征和所述抗氧化数据集对预设的抗氧化活性模型进行训练，得到抗氧化分析模型，其中，所述将所述目标成分特征和所述目标光谱特征融合成目标燕麦特征，包括： S41：对所述目标成分特征进行全局池化操作，得到降维成分特征； S42：对所述目标光谱特征进行全局池化操作，得到降维光谱特征； S43：利用如下的多维燕麦特征融合算法对所述降维成分特征和所述降维光谱特征进行特征融合，得到目标燕麦特征： 其中，Z是指所述目标燕麦特征，i是指特征维度序号，E是指所述降维成分特征的特征向量总维度，且所述降维成分特征的特征向量总维度与所述降维光谱特征的特征向量总维度相同，softmax是归一化函数，Qi是所述降维成分特征中的第i维特征的特征向量，α、β、γ是所述多维燕麦特征融合算法预设的融合系数矩阵，w是维度函数，是指Qiβ向量的维度，是指Riβ向量的维度，T是转置符号； S5：将待测燕麦种水解成待测水解物，分别生成所述待测水解物的待测光谱图片以及待测成分参数组，根据所述待测光谱图片以及所述待测成分参数组生成待测燕麦特征，利用所述抗氧化分析模型分析出所述待测燕麦特征的分析抗氧化数据，将所述分析抗氧化数据作为所述待测燕麦种的抗氧化活性。

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农业科学院草原研究所，其通讯地址为：010010 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区乌兰察布东路120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”。