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龙图腾网获悉苏州茂可科技有限公司申请的专利基于人工智能的中药干燥质量控制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：CN119818970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411913319.3，技术领域涉及：B01D1/18；该发明授权基于人工智能的中药干燥质量控制方法及系统是由李页瑞;陈洁;林乃会;张喜庆;麻良良;陈冠君设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的中药干燥质量控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及中药干燥技术领域，具体涉及一种基于人工智能的中药干燥质量控制方法及系统，包括测定通入干燥塔内的干燥气流的温度、待干燥料液的浓度、雾化待干燥料液的雾化压力和干燥时间；建立干燥质量预测模型，将干燥气流的温度、待干燥料液浓度、雾化压力和干燥时间输入干燥质量预测模型，获得干燥质量预测值；确定干燥质量目标值，并对干燥质量预测值和干燥质量目标值进行分析，获得干燥质量差异结果；将干燥质量差异结果输入质量控制模型，获得干燥调整参数，根据干燥调整参数对各个干燥参数进行调整。本发明所述的方法及系统，能够稳定中药干燥质量，有效降低全批次干燥产品不良率。

本发明授权基于人工智能的中药干燥质量控制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中药干燥质量控制方法，其特征在于：包括， 向干燥塔内通入干燥气流，并测定所述干燥气流的温度； 测定待干燥料液的浓度；对待干燥料液进行雾化，雾化后的所述待干燥料液进入所述干燥塔内，测定所述待干燥料液的雾化压力； 在所述干燥塔内通过所述干燥气流对雾化后的待干燥料液进行干燥，并测定干燥时间； 建立干燥质量预测模型，将所述干燥气流的温度、所述待干燥料液浓度、所述雾化压力和所述干燥时间输入所述干燥质量预测模型，获得干燥质量预测值；其中，所述干燥质量的指标包括含水率、有效成分含量、粒度和堆密度； 确定干燥质量目标值，并对所述干燥质量预测值和所述干燥质量目标值进行分析，获得干燥质量差异结果； 将所述干燥质量差异结果输入质量控制模型，获得干燥调整参数，根据所述干燥调整参数对所述干燥气流的温度、所述雾化压力、所述待干燥料液的浓度和干燥时间进行调整； 建立干燥质量预测模型，包括：获取与所述待干燥料液相同型号料液干燥过程的历史数据信息，并提取出与干燥质量相关的样本数据信息；构建样本数据窗口，对所述样本数据窗口中的所述样本数据信息配置权重；其中，根据时序将所述样本数据窗口划分为若干个时间点，根据公式1对各个时间点的所述样本数据信息配置权重；根据所述配置权重对所述样本数据信息进行深度学习，获得所述干燥质量预测模型； ；公式1 i表示时间点序号；表示第i个时间点的权重；表示当前时间点与数据采集时间点之间的时间差；表示衰减速率参数，其影响权重随时间衰减的速度； 所述干燥质量预测模型包括输入层、LSTM层、全连接层和输出层；所述样本数据窗口的样本数据信息在所述输入层被转换为能够进行卷积运算的特征矩阵；所述特征矩阵在所述LSTM层进行特征提取，所述LSTM层可识别样本数据的异常质量特征；特征提取结果在所述全连接层进行映射和变换；通过所述输出层输出所述干燥质量预测值；其中，所述LSTM层设置激活函数，通过所述激活函数对特征提取结果进行非线性变换； 该控制方法还包括：采集干燥质量实测值；对所述干燥质量实测值与所述干燥质量预测值进行差异计算，获得预测差异结果；对所述预测差异结果进行差异分布分析和误差偏差趋势分析，获得预测差异分析结果；根据所述LSTM层的激活程度，确定所述LSTM层的神经元数量；根据预测差异分析结果对所述LSTM层的神经元数量进行调整。

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