吉林化工学院刘少华获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林化工学院申请的专利一种基于I-WO-SVR模型的蒲公英有效成分提取工艺优化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：CN119792990B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411898511.X，技术领域涉及：B01D11/02；该发明授权一种基于I-WO-SVR模型的蒲公英有效成分提取工艺优化方法是由刘少华;孙洪亮;许德军;钟晓昊;韩子义设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于I-WO-SVR模型的蒲公英有效成分提取工艺优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于I‑WO‑SVR模型的蒲公英有效成分提取工艺优化方法，包括：获取待预测因素，待预测因素包括：乙醇浓度、超声时间、超声温度和超声功率；将待预测因素输入I‑WO‑SVR模型，获取蒲公英花茎绿原酸提取率；I‑WO‑SVR模型通过利用训练集训练支持向量回归SVR预测模型，并采用改进后的海象优化器I‑WO优化SVR预测模型的惩罚参数和核参数获得；其中，训练集包括：原始因素以及原始因素对应的绿原酸提取率。本发明结合现代人工智能技术和传统的中医药领域设计中药材有效成分提取优化方法，应用前景广阔，能够为中药提取及其智能工业化生产提供新思路。
本发明授权一种基于I-WO-SVR模型的蒲公英有效成分提取工艺优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于I-WO-SVR模型的蒲公英有效成分提取工艺优化方法，其特征在于，包括： 获取待预测因素，所述待预测因素包括：乙醇浓度、超声时间、超声温度和超声功率； 将所述待预测因素输入I-WO-SVR模型，获取蒲公英花茎绿原酸提取率；所述I-WO-SVR模型利用训练集训练SVR预测模型，并采用改进后的海象优化器I-WO优化所述SVR预测模型的惩罚参数和核参数获得；其中，所述训练集包括：提取影响因素和对应的绿原酸提取率； 采用改进后的海象优化器I-WO优化所述SVR预测模型包括： 步骤1、采用无限折叠迭代混沌映射初始化海象种群； 步骤2、当海象所处环境的危险信号过高时，对所述海象种群进行迁移，第一次引入自适应权重改进海象种群迁移过程； 步骤3、当海象在水下觅食受到自然捕食者的攻击时，则发出所述危险信号，逃离当前的活动区域，第二次引入自适应权重改进海象逃离过程； 步骤4、重复步骤2至3，直至达到最大迭代次数，输出最优的惩罚参数和核参数。
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