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龙图腾网获悉临沧云佳咖啡有限公司申请的专利一种咖啡二次发酵工艺过程优化方法、介质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：CN119446304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411471788.4，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种咖啡二次发酵工艺过程优化方法、介质及系统是由王家强;王祎娴;杜世辉设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种咖啡二次发酵工艺过程优化方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种咖啡二次发酵工艺过程优化方法、介质及系统，属于咖啡二次发酵技术领域，包括：首先,获取小规模实验生产的全过程数据，基于这些数据,建立了各发酵参数的时间序列模型和状态参数的动态模型,并与品质参数建立关联映射，构建了一个多输入多输出的嵌入式深度神经网络预测模型。为了增强模型泛化能力,利用数据增广和知识蒸馏技术,进一步优化得到第二预测模型。接下来,基于第二预测模型,构建反向神经网络模型,实现从目标品质到初始发酵参数的反向映射。最后,利用反向模型,输入理想的品质参数,反演得到最优的二次发酵初始参数。同时,将这些初始参数输入到预测模型中,得到各时刻的发酵参数变化趋势,为工艺调控提供依据。

本发明授权一种咖啡二次发酵工艺过程优化方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种咖啡二次发酵工艺过程优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、获取咖啡二次发酵小规模实验生产中的全过程数据，包括初始的发酵参数、每个采集时刻的发酵参数以及发酵状态参数，以及二次发酵生产结束后的咖啡品质参数； S20、根据所述全过程数据，建立每一种发酵参数的时间序列模型，以及每一种发酵状态参数的动态变化模型； S30、采用贝叶斯网络和时间序列分析，建立每一种发酵参数的时间序列模型以及每一种发酵状态参数的动态变化模型与每一种咖啡品质参数的关联映射； S40、重复进行步骤S10-S30，得到多组全过程数据及其对应的关联映射，根据多组关联映射，训练一个多输入多输出的嵌入式深度神经网络模型，得到第一预测模型，用于预测不同发酵参数和状态参数组合下的咖啡品质参数；所述第一预测模型中嵌入有发酵参数变化数学模型； S50、利用数据增广技术扩展所述多组全过程数据，生成更多样化的虚拟样本，以增强模型的泛化能力；采用知识蒸馏技术，将第一预测模型作为教师模型，训练一个更小、更高效的学生模型； S60、将教师模型的知识迁移到学生模型中，得到第二预测模型； S70、基于第二预测模型，构建一个逆向神经网络，采用反向传播算法和梯度下降法，训练该网络以实现从目标咖啡品质参数到的初始发酵参数的映射，得到第三模型； S80、使用预设的理想咖啡品质参数作为输入，通过第三模型进行逆向计算，反演得到最优的咖啡二次发酵初始的发酵参数并输出； S90、将所述最优的咖啡二次发酵初始的发酵参数输入到第一预测模型中的发酵参数变化数学模型，得到多个采集时刻的发酵参数并输出，用于作为咖啡二次发酵工艺过程的发酵参数调整参考。

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