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龙图腾网获悉成都博智维讯信息技术股份有限公司申请的专利基于机器学习的食品原料品质等级自动评估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：CN121278231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511832068.0，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权基于机器学习的食品原料品质等级自动评估方法是由胥双;刘化鹏;岳李军设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的食品原料品质等级自动评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习的食品原料品质等级自动评估方法，通过采集成分、工艺、环境及历史趋势多源数据，首先对成分数据进行基于工艺关联性的动态分组与条件标准化处理；随后对多模态特征进行基于张量积的交互建模和品质先验注意力加权的融合；最后结合工艺感知注意力机制与综合边界正则化损失进行品质等级预测。有效解决了现有技术中因静态分析忽视工艺动态影响、常规标准化破坏工艺‑成分关联、多模态信息融合不足以及无法感知工艺约束下成分边界所导致的评估不准问题，实现了在复杂生产环境下对食品原料品质的精准、稳定和自动化等级评估。

本发明授权基于机器学习的食品原料品质等级自动评估方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的食品原料品质等级自动评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集食品原料的成分指标数据、工艺参数、外部环境因素和历史趋势数据，并为采集的数据样本标注品质等级标签，以构建训练数据集； 利用所述训练数据集构建并训练品质等级评估模型，其中，所述品质等级评估模型的构建过程包括：首先对成分数据进行基于工艺关联性的动态分组与条件标准化处理，以保留工艺约束下的成分有效性边界，随后对经过处理的特征与工艺参数、外部环境和历史趋势模态的特征进行融合与自适应加权，以捕捉多模态信息间的非线性耦合关系，最后基于工艺感知机制进行品质等级预测； 将待评估样本的多源数据输入至训练完成的所述品质等级评估模型中，输出品质等级概率分布，并将概率最高的等级作为最终评估结果； 所述首先对成分数据进行基于工艺关联性的动态分组与条件标准化处理，以保留工艺约束下的成分有效性边界，具体包括： 将多个关键工艺参数构成的连续工艺空间基于其统计特征进行离散化，划分为多个工艺单元； 对于每个工艺单元内的成分指标，使用该单元内的局部均值和标准差进行标准化，并引入一个置信度权重和一个边界补偿项对标准化结果进行动态调整，其中，所述置信度权重基于该工艺单元的工艺参数与全局工艺均值的统计距离计算，用于根据工艺配置的偏离程度调整标准化强度，所述边界补偿项基于该成分在局部工艺单元内的均值与全局均值的差异计算，用于保留成分的有效性边界特征； 得到所述有效性边界特征，表示为：式中，表示第个成分指标在第个工艺单元下的条件标准化值，是经过动态调整后的成分特征，用于保留工艺约束下的有效性边界；表示第个成分指标的原始值，是成分向量中的一个元素，来自实际检测数据；表示在第个工艺单元中第个成分指标的均值，通过计算第个工艺单元中所有样本的成分指标原始值的算术平均得到，用于局部中心化；表示在第个工艺单元中第个成分指标的标准差，通过计算第个工艺单元中所有样本的成分指标原始值的标准差得到，用于局部缩放；表示第个成分指标在第个工艺单元下的置信度权重，通过补偿局部均值与全局均值的差异，确保标准化后的成分值保留工艺约束下的边界特征，表示第个成分指标在第个工艺单元下的边界补偿项。

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