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龙图腾网恭喜广州萃取生物科技有限公司申请的专利基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统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：CN120067601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510533924.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统是由柯于家;崔晓冲;谭韵华设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统，首先获取目标生产线多批次生产记录数据集合，涵盖生产工序文本、环境监测时序及原料质量指标数据，接着对生产工序文本数据解析得工序语义特征向量，对环境监测时序数据提取得环境波动特征向量，二者融合生成融合生产特征集合，再用预训练多层感知网络模型对融合特征集合分配异常根因权重，生成异常关联度评分集合，基于此对原料和工序数据联合追溯，得出异常根因追溯结果，指示异常来源环节与原料缺陷类型，最后依追溯结果生成动态优化策略并反馈至生产控制系统校准参数，实现小麦胚芽生产异常根因追溯与生产线优化。

本发明授权基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于NLP的小麦胚芽生产异常根因追溯方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标生产线对应的多批次小麦胚芽生产记录数据集合，所述生产记录数据集合包括每个生产批次的生产工序文本数据、环境监测时序数据及原料质量指标数据； 对所述生产工序文本数据执行语义特征解析处理，得到工序语义特征向量，对所述环境监测时序数据执行动态波动特征提取处理，得到环境波动特征向量，将所述工序语义特征向量与所述环境波动特征向量进行跨模态特征融合处理，生成融合生产特征集合； 调用预训练的多层感知网络模型对所述融合生产特征集合进行异常根因权重分配处理，生成所述生产批次对应的异常关联度评分集合，其中所述异常关联度评分集合包含原料质量指标数据与各个生产工序之间的异常关联度分布； 基于所述异常关联度分布对所述原料质量指标数据和生产工序文本数据进行联合根因追溯处理，生成所述生产批次的异常根因追溯结果，所述异常根因追溯结果用于指示异常来源的生产环节及原料缺陷类型； 根据所述异常根因追溯结果生成生产线参数动态优化策略，并将所述动态优化策略反馈至生产控制系统以触发参数校准操作。

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