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龍圖騰網恭喜南京優百安生物科技有限公司申請的專利一種沙棘全成分提取過程智能優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119229999B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411748220.2，技術領域涉及：G16C20/20；該發明授權一種沙棘全成分提取過程智能優化方法及系統是由劉東生;王鐵柱設計研發完成，并于2024-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種沙棘全成分提取過程智能優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及沙棘全成分提取技術領域，本發明公開了一種沙棘全成分提取過程智能優化方法及系統，包括獲取沙棘全成分提取工藝過程的特征集，構建新特征，對特征集和新特征進行預處理，對沙棘品種、產地、品種間相似性和品種－產地間關聯性進行編碼，構建特征矩陣，基于特征矩陣和沙棘全成分提取預測模型預測提取產品類型和提取率，并基于預測結果動態優化沙棘全成分提取工藝流程。本發明能夠實現沙棘提取過程的自動化和智能化優化，提高生產效率和質量穩定性。

本發明授權一種沙棘全成分提取過程智能優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種沙棘全成分提取過程智能優化方法，其特征在于，包括：S10：獲取沙棘全成分提取工藝過程的特征集，所述特征集包括連續型特征和離散型特征；S20：構建沙棘全成分提取工藝過程的新特征，所述新特征包括壓力溫度比、溶劑的極性指數和體積表面積比；S30：對沙棘全成分提取工藝過程的特征集和新特征進行預處理；S40：對沙棘品種、產地、品種間的相似性和品種－產地間的關聯性進行編碼；S50：構建特征矩陣，基于特征矩陣和沙棘全成分提取預測模型，預測提取產品類型和提取率；S60：基于預測的提取產品類型和提取率動態優化沙棘全成分提取工藝流程；所述對沙棘品種、產地、品種間的相似性和品種－產地間的關聯性進行編碼的方法包括：構建沙棘品種－產地異質圖，使用圖神經網絡算法學習品種和產地節點的嵌入表示，得到最終的品種－產地表示；所述構建沙棘品種－產地異質圖的方法包括：獲取品種－品種相似度邊信息和獲取品種－產地關聯邊信息；所述獲取品種－品種相似度邊信息的方法包括：獲取不同沙棘品種的基因組信息，根據基因組信息計算不同沙棘品種之間的遺傳距離，基于遺傳距離獲得品種之間的相似度；所述獲取品種－產地關聯邊信息的方法包括：統計每個沙棘品種在不同產地的種植面積占比，構建一個的矩陣A，其中為品種數量，q為產地數量，表示第個品種在第個產地的種植面積占比；所述計算不同沙棘品種之間的遺傳距離的方法包括：假設有個沙棘品種，每個品種的基因組用一個長度為s的二進制向量表示，記為，其中，；表示品種在第r個基因位點上有變異，表示無變異，品種和品種之間的遺傳距離用以下公式來度量： ；其中表示兩個沙棘品種在變異位點上的交集數量，表示兩個沙棘品種在變異位點上的并集數量；所述基于遺傳距離獲得品種之間的相似度的方法包括： ；其中，為品種和品種之間的相似度，為高斯核的帶寬參數，為指數函數；所述基于預測的提取產品類型和提取率動態優化沙棘全成分提取工藝流程的方法包括：將預測提取產品類型和提取率與目標提取產品類型和提取率進行比較，計算偏差，獲得產品類型預測偏差向量和提取率預測偏差；基于產品類型預測偏差向量和提取率預測偏差，計算工藝參數的調控量；對工藝參數的調控量進行解耦計算，得到工藝參數調整量，將計算得到的工藝參數調整量應用于實際生產過程，動態優化提取工藝；所述將預測提取產品類型和提取率與目標提取產品類型和提取率進行比較，計算偏差，獲得產品類型預測偏差向量和提取率預測偏差的方法包括： ； ；其中，為目標提取產品類型的編碼向量，為目標提取率，為產品類型預測偏差向量，為提取率預測偏差，為預測的提取產品類型編碼向量，為預測的提取率；所述基于產品類型預測偏差向量和提取率預測偏差，計算工藝參數的調控量方法包括： ； ；其中，為當前時刻，為當前時刻工藝參數的調控量向量，當前時刻為綜合偏差，為過去某一時刻的綜合偏差，為產品類型預測偏差的權重矩陣，為產品類型預測偏差平衡因子，為提取率預測偏差平衡因子，為比例系數，為積分系數，為微分系數，為當前時刻產品類型預測偏差向量，為當前時刻提取率預測偏差。

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