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龙图腾网获悉安徽中烟工业有限责任公司申请的专利一种用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建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：CN119851819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510008387.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建方法是由王健;雷振;彭晓萌;谢映松;卢幼祥;舒俊生;王程辉;王文斌;徐冰霞;朱欣潮;田振峰;徐志强;葛少林;张文华设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建方法，通过结合量子化学计算与机器学习，把握香味分子在原子尺度上的呈香机制，构建分子结构与香味强度之间的香味强度拟合模型，利用所述香味强度拟合模型对不同焦甜香香料分子的阈值进行预测。本发明创造性地基于分子结构中官能团的特征实现分子香味阈值的精准预测，为卷烟生产中的气味优化提供了可靠的工具，有效提升了中式卷烟中焦甜香特征的感官品质。

本发明授权一种用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建方法，其特征是通过结合量子化学计算与机器学习，把握香味分子在原子尺度上的呈香机制，构建分子结构与香味强度之间的香味强度拟合模型，利用所述香味强度拟合模型对不同焦甜香香料分子的阈值进行预测；首先，通过CASSciFinder数据库或RDKit软件包，利用CAS号或SMILES字符串获取焦甜香分子的结构信息；针对所述结构信息采用量子计算软件Gaussian对分子结构进行优化，获得优化分子结构，并获得所述优化分子结构的红外光谱；然后，通过对所述红外光谱进行分段积分处理，获得结构相关的描述符；再后，针对所述结构相关的描述符，通过机器学习工具SISSO进行关键特征描述符提取，通过所述关键特征描述符构建官能团与阈值关系的模型作为香味强度拟合模型；利用所述香味强度拟合模型对不同焦甜香香料分子的阈值进行预测；所述用于辨识焦甜香香料分子香味阈值模型的构建方法包括如下步骤： 步骤1：收集已有阈值的焦甜香香料分子信息；包括：通过检索获取分子的CAS号或SMIELS字符串；依据所述CAS号在CAS-SciFinder数据库中通过下载获得结构文件，或依据所述SMILES字符串通过Python中的RDKit软件包实现SMILES到结构文件的转换，获得结构文件；完成已有阈值的焦甜香香料分子信息的收集； 步骤2：通过量子计算软件Gaussian对分子结构进行优化，并预测其红外光谱；包括：从CAS-SciFinder数据库中获取焦甜香香料分子的实验红外光谱；在Gaussian中，采用不同泛函和基组对结构进行优化及红外光谱计算并完成频率矫正，获得优化分子结构的红外光谱；将优化分子结构的红外光谱和实验红外光谱进行对比，选取出与特征峰误差最小的泛函和基组用于后续计算红外光谱信息； 步骤3：通过Python对红外光谱中500-4000cm-1的频率进行50段的分段积分处理，每一段的积分对应一个描述符，获得共计50个描述符Features，记为Feature{N}，N=1-50； 步骤4：通过机器学习工具SISSO对50个描述符Features进行筛选并提取关键性Features，通过所述关键性Features构建官能团与阈值关系的模型作为香味强度拟合模型； 步骤5：利用所述香味强度拟合模型对不同焦甜香香料分子的阈值进行预测。

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