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龙图腾网获悉国家林业和草原局竹子研究开发中心申请的专利基于AI的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定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：CN119007831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410997486.4，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于AI的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定方法及系统是由杨慧敏;邵琼;李雯;郭帆;吴良如;杨金来;潘雁红设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定技术领域，公开了一种基于人工智能的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定方法及系统，本发明通过引入人工智能技术，实现了对竹笋蛋白肽和钙的协同作用的精确测定，带来了以下技术效果：提高实验效率：通过智能优化实验条件和自动化实验设备，大大简化了实验过程，提高了数据收集效率。提升分析精度：利用机器学习算法对实验数据进行分析，能够更准确地揭示蛋白肽和钙之间的协同作用机制，为科学研究提供有力支持。促进科研创新。综上所述，本发明基于人工智能的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定方法及系统，为解决现有技术问题提供了有效的解决方案，并带来了显著的技术效果。

本发明授权基于AI的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的竹笋蛋白肽和钙的协同作用测定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，实验设计优化： 利用人工智能算法对实验条件进行智能优化，包括蛋白肽浓度、钙离子浓度、反应时间、温度参数的设定，获取最佳的实验条件组合； 步骤2，数据自动收集： 通过传感器和自动化实验设备，实时收集实验过程中的数据，包括光谱数据、生物活性数据； 步骤3，协同作用分析： 利用机器学习算法对收集到的数据进行处理和分析，识别蛋白肽和钙之间的协同作用模式，并预测其对生物体钙吸收和利用的影响； 该方法包括实验设计优化步骤，其中利用遗传算法对实验条件进行智能优化，遗传算法通过以下数学公式表示其进化过程： 新种群＝选择交叉变异旧种群 其中，选择操作基于适应度函数进行选择，交叉操作通过交换两个个体的部分基因来产生新的个体，变异操作随机改变个体基因中的某些位以引入新的遗传信息；通过遗传算法的优化，获取包括蛋白肽浓度、钙离子浓度、反应时间、温度参数在内的最佳实验条件组合； 步骤和协同作用分析步骤，其中数据自动收集步骤通过传感器和自动化实验设备实时收集实验数据，协同作用分析步骤利用深度学习算法对收集到的数据进行处理和分析，识别蛋白肽和钙之间的协同作用模式，并预测其对生物体钙吸收和利用的影响； 该方法在实验设计优化步骤中利用粒子群优化算法对实验参数进行智能优化，粒子群优化算法通过以下数学公式更新粒子的速度和位置： v[i]t+1＝w*v[i]t+c1*rand*pbest[i]-x[i]t+c2*rand*gbest-x[i]t x[i]t+1＝x[i]t+v[i]t+1 其中，v[i]t和x[i]t分别表示粒子i在时刻t的速度和位置，w为惯性权重，c1和c2为学习因子，rand为随机数函数，pbest[i]为粒子i所经历过的最好位置，gbest为整个粒子群所经历过的最好位置；通过粒子群优化算法，能够模拟鸟群、鱼群的社会行为，在搜索空间中寻找最优的实验参数设置； 此外，该方法还包括数据自动收集步骤，通过传感器和自动化实验设备实时收集包括光谱数据、生物活性数据在内的实验数据，以及协同作用分析步骤，利用支持向量机算法对收集到的数据进行分类和回归分析，进一步识别和分析蛋白肽和钙之间的协同作用模式，从而准确预测其对生物体钙吸收和利用的影响； 所述实验设计优化： 1参数设置： 首先设定实验的基础参数范围，包括蛋白肽浓度、钙离子浓度、反应时间和温度； 2优化算法应用： 利用遗传算法、粒子群优化算法对实验参数进行智能优化；通过模拟自然选择、鸟群、鱼群的社会行为来搜索最优解； 3优化过程； 所述优化过程：设定算法的迭代次数和收敛条件，运行算法进行实验条件的优化；算法输出最优的参数设置，用于后续的实验； 所述数据自动收集： 1传感器布置： 在实验设备中安装温度、光谱传感器，实时监测实验过程中的关键数据； 2数据接口： 开发数据收集接口； 3自动记录： 具备数据自动记录功能，实验数据按时间序列自动保存，并供后续分析使用。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家林业和草原局竹子研究开发中心，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市文一路310号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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