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龙图腾网获悉四川时誉智汇科技有限公司;重庆大学申请的专利一种饮品中液体风味物质含量检测分析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：CN121364222B 。

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：202511938219.0，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种饮品中液体风味物质含量检测分析方法是由张星灿;李葆生;王相甫;卢付青;白菊红;黄旭辉设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种饮品中液体风味物质含量检测分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种饮品中液体风味物质含量检测分析方法，属于饮品质量检测技术领域。该方法通过获取饮品样本的风味物质介电响应信号与声表面波传播信号，经关联映射整合形成结构化原始数据集合；采用集合经验模态分解预处理数据，通过贝叶斯网络多源数据融合算法整合特征，基于梯度提升树算法构建优化含量计算模型；对数据集进行时序一致性与维度匹配校验后输入模型生成预测结果；提取相关含量值与预设标准范围进行偏差分析，计算信号特征贡献权重，输出含达标判定与偏差溯源的检测报告。该方法能全面表征风味物质理化特征，实现精准预测与偏差溯源，提升检测的全面性、可靠性与效率，为饮品品质管控提供有力支撑。

本发明授权一种饮品中液体风味物质含量检测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种饮品中液体风味物质含量检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取待检测饮品样本的风味物质介电响应信号与声表面波传播信号，记录介电常数、损耗角正切值及波速偏移量、衰减系数，基于两类信号对风味物质的专属响应特征建立关联映射，整合形成结构化原始数据集合； S2.对原始数据集合预处理，采用集合经验模态分解消除噪声与模态混叠，通过贝叶斯网络多源数据融合算法整合两类特征数据，保留敏感信号维度，基于梯度提升树算法构建并优化风味物质含量计算模型； S3.对预处理后的数据集进行时序一致性与维度匹配校验，校验通过后输入模型，生成各单项风味物质含量预测结果； S4.提取单项、风味协同分组及总含量值，与预设标准范围进行偏差分析，计算信号特征贡献权重，判断是否符合饮品质量要求并输出含达标判定、偏差溯源的检测分析报告； 其中，步骤S1具体包括以下子步骤： S1.1对待检测饮品样本进行离心分离与固相微萃取联合预处理，去除悬浮颗粒与大分子杂质，吸附挥发性与半挥发性风味物质，避免基质干扰； S1.2同步获取样本设定数量不同区域的初步信号，计算介电常数变异系数与波速稳定性指标，均符合预设阈值则进入下一步，否则重复预处理； S1.3在设定频率区间与激励条件下分别获取两类信号，基于信号专属响应特征构建关联矩阵，整合形成结构化原始数据集合； 其中，步骤S2具体包括以下子步骤： S2.1采用集合经验模态分解分解两类数据，消除饮品基质带来的干扰，得到净化后的数据； S2.2构建数据概率网络结构，确定特征节点依赖关系并计算置信度，基于置信度分配融合权重，叠加形成统一特征数据集； S2.3按风味物质化学属性类别分层划分训练集与验证集，输入梯度提升树算法筛选关键维度，通过验证集误差与决定系数调整参数，得到优化后的模型； 其中，步骤S2中噪声去除采用局部离群因子算法剔除全局异常数据点，数据校准采用系列浓度梯度标准风味物质混合溶液构建偏最小二乘回归校准模型，消除设备漂移与基质干扰导致的系统误差。

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