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龙图腾网获悉泸州品创科技有限公司;江南大学申请的专利基于GC-MS和机器学习模型的白酒陈酿时间检测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：CN116110503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310131160.9，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权基于GC-MS和机器学习模型的白酒陈酿时间检测方法是由许正宏;沈才洪;刘青茹;张晓娟;王松涛;柴丽娟;郑蕾;陆震鸣设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GC-MS和机器学习模型的白酒陈酿时间检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GC‑MS和机器学习模型的白酒陈酿时间检测方法，属于白酒鉴别技术领域。本发明首先采用气相色谱质谱联用仪来采集梯度陈酿时间白酒的化合物定性和定量数据集，随后通过化学计量学计算白酒中化合物的均匀度指数，然后筛选出酯化水解可逆反应并获得酯化反应浓度商，合并三个数据集后，通过排序算法联合机器学习模型，从其中筛选出与白酒陈酿时间鉴定密切相关的关键特征值，并对白酒陈酿时间的鉴定准确性进行验证，实现了白酒陈酿时间的准确检测。

本发明授权基于GC-MS和机器学习模型的白酒陈酿时间检测方法在权利要求书中公布了：1.基于GC-MS和机器学习模型的白酒陈酿时间检测方法，其特征在于：包括以下步骤： A、采用GC-MS对梯度陈酿时间的白酒样品中的化合物进行定性，获得每个酒样中化合物的定性数据集，对定性数据集中的化合物进行定量，获得每个酒样中化合物的浓度数据集； B、通过化学计量学计算每个白酒样品中化合物的均匀度指数Evennessindex，计算公式为：Evennessindex=，，其中，i为1，2，……S,S为步骤A中某一白酒样品中化合物的总个数，N为该白酒样品中所有化合物的含量总和，Ni为该白酒样品中某化合物i的含量； C、根据步骤A确定的定性和浓度数据集，选出步骤A每个白酒样品中同时存在于酯化水解可逆反应中的有机酸、醇和对应酯及水的组合，建立可逆反应平衡方程式，由产物的浓度取其化学计量系数的幂次方的乘积，除以反应物的浓度取其化学计量系数的幂次方的乘积，计算得到每个白酒样品中每个酯化水解可逆反应的反应浓度商Qc； D、步骤A所得浓度数据集、步骤B所得均匀度指数和步骤C所得反应浓度商即为特征值，采用排序算法对特征值进行重要性排序，从排序最靠前的特征值开始取值，在前一个子集上每次增加一个特征组成下一个子集，得到特征值总数×排序算法总数个大小不同的输入特征子集，将每个特征子集分别输入机器学习模型中，让机器学习模型进行年份判别，获得特征值总数×排序算法总数×机器学习模型总数个判别F1值，将所有F1值数据和筛选阈值进行比较，保留F1大于筛选阈值时输入机器学习模型的输入特征子集M个，取该M个输入特征子集的交集，从而获得最终的关键特征值； E、根据步骤D确定的关键特征值，检测未知陈酿时间的待测白酒的关键特征值，将其输入步骤D中所采用的机器学习模型中的至少一个中，确定其陈酿时间。

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