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龙图腾网恭喜南京微测生物科技有限公司申请的专利基于多维数据分析的真菌毒素六合一检测卡智能解读系统及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：CN119418782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510012721.2，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于多维数据分析的真菌毒素六合一检测卡智能解读系统及方法是由肖理文;谈婷;丁丽;陈家伟;赵兰兰;薛昭设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据分析的真菌毒素六合一检测卡智能解读系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物毒素检测技术领域，公开了基于多维数据分析的真菌毒素六合一检测卡智能解读系统及方法，该方法包括采集六种真菌毒素的第一毒素检测数据，包括荧光响应时序、胶体金响应时序和环境变量时序，对其进行特征提取得到第二毒素检测数据；然后建立历史检测数据库，构建并训练真菌毒素分类模型，根据第二毒素检测数据和分类模型得到六种真菌毒素的初步识别结果；最后，结合环境变量时序对初步识别结果进行加权融合，得到精确识别结果；本发明实现了真菌毒素检测的智能化解读，大幅提升了检测准确性和效率。

本发明授权基于多维数据分析的真菌毒素六合一检测卡智能解读系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多维数据分析的真菌毒素六合一检测卡智能解读方法，所述方法用于检测粮油、饲料中的真菌毒素，其特征在于，所述方法包括：采集六种真菌毒素的第一毒素检测数据，对第一毒素检测数据进行特征提取得到第二毒素检测数据；所述第一毒素检测数据包括荧光响应时序、胶体金响应时序和环境变量时序；真菌毒素为黄曲霉毒素B1、呕吐毒素、玉米赤霉烯酮、伏马毒素B1和B2、赭曲霉毒素A以及T-2毒素；真菌毒素的检测方法为：黄曲霉毒素B1、呕吐毒素和玉米赤霉烯酮采用荧光法进行检测；伏马毒素B1和B2、赭曲霉毒素A和T-2毒素采用胶体金法进行检测；所述第二毒素检测数据包括荧光信号强度特征、荧光响应速率特征、胶体金颜色变化率特征和环境变量波动率特征；所述对第一毒素检测数据进行特征提取包括：从荧光响应时序中提取荧光信号强度特征和荧光响应速率特征；从胶体金响应时序中提取胶体金颜色变化率特征；从环境变量时序中提取环境变量波动率特征；所述从荧光响应时序中提取荧光信号强度特征和荧光响应速率特征包括：计算荧光响应时序的最大值、最小值、平均值和积分面积，得到荧光信号强度特征；计算荧光响应时序的斜率、上升时间和下降时间，得到荧光响应速率特征；所述从胶体金响应时序中提取胶体金颜色变化率特征包括：对胶体金响应时序进行差分运算，得到颜色变化速度序列；计算颜色变化速度序列的最大值、最小值、平均值和标准差，得到胶体金颜色变化率特征；所述从环境变量时序中提取环境变量波动率特征包括：对环境变量时序进行滑动窗口分析，得到波动率序列；计算波动率序列的最大值、最小值、平均值和动态范围，得到环境变量波动率特征；建立历史检测数据库，构建并训练真菌毒素分类模型，根据第二毒素检测数据和真菌毒素分类模型，得到六种真菌毒素的初步识别结果；基于六种真菌毒素的初步识别结果，结合环境变量时序，得到精确识别结果；所述根据第二毒素检测数据和真菌毒素分类模型，得到六种真菌毒素的初步识别结果包括：利用真菌毒素分类模型对第二毒素检测数据进行预测，得到六种真菌毒素的第一识别结果；所述第一识别结果为六种真菌毒素的预测概率[,,,,,]；其中表示六种真菌毒素中第i种真菌毒素的预测概率，1≤i≤6；设置置信度阈值，表示六种真菌毒素中的第i种真菌毒素的置信度阈值；若六种真菌毒素的预测概率均大于相应真菌毒素的置信度阈值，则将第一识别结果作为初步识别结果；否则，从历史检测数据库中检索与第二毒素检测数据相似的参考数据；对第二毒素检测数据和参考数据进行特征融合，得到毒素特征融合向量；将毒素特征融合向量输入真菌毒素分类模型，得到初步识别结果。

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