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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种在线优化的咖啡豆拼配方法、系统及咖啡机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：CN120578961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511082755.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种在线优化的咖啡豆拼配方法、系统及咖啡机是由陶宇;周锦华;张啸;施佳佳;滕诣迪;杨希峰设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线优化的咖啡豆拼配方法、系统及咖啡机在说明书摘要公布了：本发明公开了一种在线优化的咖啡豆拼配方法、系统及咖啡机，包括：a获取包含咖啡豆种类信息、烘焙曲线参数、拼配比例及对应咖啡样品风味指标量化数据的训练数据集；b基于训练数据集训练机器学习模型，建立输入参数与风味指标的映射关系；c接收用户输入的目标风味指标；d利用训练好的模型和优化算法，根据目标风味指标，在线计算得到最优或次优的咖啡豆拼配比例和烘焙曲线参数组合。本发明能够根据用户需求，快速、精确地提供个性化的咖啡配方方案，显著提高研发效率和产品一致性，并可通过用户反馈实现持续优化。该方法可通过包含数据获取、模型训练、用户接口和优化计算等装置的系统来实现。

本发明授权一种在线优化的咖啡豆拼配方法、系统及咖啡机在权利要求书中公布了：1.一种在线优化的咖啡豆拼配方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：获取训练数据集，所述训练数据集包含多组数据样本，每组数据样本至少包括：至少两种咖啡豆种类信息、应用于所述至少两种咖啡豆的烘焙曲线参数、以及所述至少两种咖啡豆的拼配比例；还包括以所述至少两种咖啡豆应用所述烘焙曲线参数，以所述拼配比例拼配得到的咖啡豆组合经标准化工艺制作得到的咖啡样品的至少一项风味指标的量化数据； S02：基于所述训练数据集，训练构建的机器学习模型，以建立所述至少两种咖啡豆的种类信息、所述至少两种咖啡豆各自对应的烘焙曲线参数、所述至少两种拼配比例与所述风味指标量化数据之间的映射关系模型；映射关系模型的建立包括： 通过卷积神经网络提取烘焙曲线数据的局部特征，从具有序列结构的烘焙曲线数据中通过如下卷积操作提取关键的局部时序特征： ； 其中是卷积核权重，是烘焙曲线上被卷积核覆盖的局部窗口，是偏置项，ReLU是激活函数； 将提取的烘焙特征，结合咖啡豆种类、拼配比例的静态特征，通过后续的全连接层进行整合与映射： ； 其中，是全连接层权重，是烘焙曲线上被卷积核覆盖的局部窗口，是偏置项；建立工艺参数与最终多维度咖啡风味指标之间的预测关系； S03：根据得到的目标风味指标，利用训练得到的机器学习模型，采用优化计算方法在可能的咖啡豆种类、拼配比例和烘焙曲线参数空间内进行搜索，计算得到至少一组用于达到或接近所述目标风味指标的咖啡豆种类、拼配比例和烘焙曲线参数的组合； 所述烘焙曲线参数包括：对烘焙曲线进行参数化，提取关键时间点的时间和温度值，或者计算关键阶段的时长、升温速率、总烘焙时长、发展时间比率； 定义优化目标函数为：预测风味与目标风味之间的距离或误差的函数；所述目标函数为： ； 其中，是第个风味指标的权重，为风味指标数； 如果目标风味指标是具体值，为用户设定的第个风味指标的目标值或目标范围的中心点，则第个风味指标的误差项表示为： ； 为机器学习模型对第个风味指标的预测值； 如果目标风味指标是范围，和分别为用户设定的第个风味指标可接受的下限和上限，则表示为： ； 或者，若目标风味指标是大于等于某个值，则表示为：；若目标风味指标是小于等于某个值，则表示为：。

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