青岛中一监测有限公司杨忠利获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛中一监测有限公司申请的专利融合知识图谱与深度学习的食品微生物污染快速检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：CN120850205B 。
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：202510942481.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合知识图谱与深度学习的食品微生物污染快速检测方法是由杨忠利;娄喜山;于龙;蔡琦设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合知识图谱与深度学习的食品微生物污染快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及食品安全技术领域，且公开了融合知识图谱与深度学习的食品微生物污染快速检测方法，所述方法包括数据采集模块、知识图谱引擎、深度学习计算单元、动态优化模块、可视化交互终端以及溯源管理平台，通过采用微流控芯片与阻抗传感联用技术，将传统长时间检测周期缩短，满足冷链物流实时监控需求，首创光谱‑生物电‑显微图像三模态时空对齐模型，通过特征空间映射消除维度鸿沟，提升对复杂基质污染识别准确率，通过构建行业知识图谱驱动的规则引擎，通过增量学习模块实现模型动态更新，提高对新型沙门氏菌变种检出率，解决新病原体漏检率问题。
本发明授权融合知识图谱与深度学习的食品微生物污染快速检测方法在权利要求书中公布了：1.融合知识图谱与深度学习的食品微生物污染快速检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1、同步采集食品样本的光谱数据、生物传感器时序信号及显微图像，经时空对齐处理构建多模态特征矩阵； S2、建立食品微生物知识图谱，整合微生物种属特征、历史污染案例、检测阈值及供应链环境参数； S3、对多模态特征矩阵进行跨域融合特征，采用注意力机制加权聚合光谱特征、信号周期特征及图像形态特征； S4、将融合特征输入深度学习检测模型，通过层级注意力机制输出微生物种类及浓度预测结果； S5、基于知识图谱进行语义推理：激活与预测结果关联的污染传播路径，结合污染传播路径下的环境耐受度参数修正检测误差； S6、比对知识图谱中的安全阈值，生成评估报告； S7、动态更新知识图谱：根据评估报告优化微生物-污染源关联强度及检测规则置信度； S8、基于更新后的知识图谱增量训练检测模型； S9、结合供应链数据追溯污染源头，生成包含关键控制点及处理方案的质量优化报告。
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