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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法及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：CN115640739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211116334.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法及装置是由陈晶;周康;沈汪洋;金伟平;杨华;周瑾设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于米制品加工技术领域，公开了一种基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法及装置。该方法包括：提出一个新的特征融合方法，由粗级特征融合到精细度更高的特征融合组成深度特征融合，再进入预测模型进行预测，采用不同的特征提取方法得到不同的特征数据，根据特征的重要性为不同特征数据分配不同的权值，得到特征融合数据；根据达到最优预测效果的要求，选择智能优化算法对深度特征融合的结构及其融合权值进行优化，得到最优预测模型；根据最优预测模型与米制品指标数据去预测米粉原料指标数据；根据米粉原料指标数据的预测结果，得到原料品质信息。通过上述方式，提高预测结果的精度，满足品质评估标准，从而预测出米制品原料品质。

本发明授权基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法，其特征在于，所述基于深度特征融合的米制品原料品质的预测方法包括： 根据当前融合次数与预设特征提取策略，确定当前特征提取策略； 根据所述当前特征提取策略与米制品样本数据，得到特征数据； 根据所述特征数据的重要性，确定初始权重数据； 根据所述初始权重数据与特征数据进行特征融合，得到特征融合数据，并更新当前融合次数； 根据所述特征融合数据与当前融合次数，得到深度特征融合数据； 将所述深度特征融合数据输入预设预测模型，使用智能优化算法对所述预设预测模型的结构与深度特征融合数据的初始权重数据进行优化，建立最优预测模型； 根据所述最优预测模型对目标米制品的指标数据进行预测，得到原料预测结果； 根据所述原料预测结果，得到原料品质信息； 所述根据所述特征融合数据与融合次数，得到深度特征融合数据，包括： 在所述当前融合次数大于等于预设融合次数时，根据所述特征融合数据，确定深度特征融合数据； 在所述当前融合次数小于预设融合次数时，根据当前融合次数，确定新的当前特征提取方法，根据所述特征融合数据与新的当前特征提取方法，得到新的特征数据，根据所述新的特征数据，返回执行根据所述特征数据的重要性，确定初始权重数据的步骤。

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武汉轻工大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市汉口常青花园学府南路68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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