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龙图腾网获悉北京春风药业有限公司申请的专利基于大数据的药材干燥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：CN120667910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511156780.3，技术领域涉及：F26B25/22；该发明授权基于大数据的药材干燥方法及系统是由高京设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的药材干燥方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据处理技术领域，具体为基于大数据的药材干燥方法及系统，包括以下步骤，获取样本水分值构建时间序列，计算速率差归类生成编号，提取趋势区段匹配配置表，采集环境参数构建偏移序列，结合梯度浓度与形变生成残差判断异常，提取偏移趋势归组输出干燥方案。本发明中，通过提取样本水分速率差值构建归类体系，结合趋势区段与归属关系形成初始配置匹配，融合产地气候参数与干燥关键时间点构建偏移序列，联动水分梯度、浓度比与结构形变角度生成残差数据，完成趋势偏移识别与调节归组操作，实现对样本特征与环境变量的动态响应，提升干燥处理中的识别精度、调节准确性与稳定控制能力，增强复杂条件下的干燥适应性与过程决策效率。

本发明授权基于大数据的药材干燥方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的药材干燥方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取中药材样本表层与中心的水分值，根据采样间隔构建时间序列，计算相邻时点水分变化速率，提取样本间速率差值序列，执行是否超过判断阈值的比较，进行样本两两归类，得到差异分组编号集； S2：根据所述差异分组编号集划分样本，提取速率序列计算平均趋势，判断趋势所属区段，匹配设定编号区间，组合对应编号与样本归属信息，得到起始配置匹配表； S3：提取所述起始配置匹配表中的样本产地，采集湿度、气温频次与昼夜差值，获取干燥曲线中拐点与结束时间，计算拐点时间差、结束时间偏移，构建两个排序序列并执行索引差比较，得到产地偏移序列集； 所述拐点时间差为拐点发生时间与全体样本平均拐点时间之间的差值，结束时间偏移值为样本结束时间与标准结束时间之间的差值； 利用湿度随时间变化的趋势线图，依据拐点判断规则，确定斜率变化显著的时间节点作为拐点时间点； S4：提取所述产地偏移序列集中的偏移样本，调用干燥过程水分梯度图与浓度比序列，配对结构形变角度序列，构建同时间点残差序列，判断是否连续超出误差界限，记录异常编号与时段，得到变形异常区段清单； 所述浓度比序列则采用外-内层含水率比值形成序列； 所述S3的获取步骤为： S301：获取所述起始配置匹配表中的样本产地，采集湿度、气温频次与昼夜差值，提取干燥曲线中的拐点时间与结束时间，计算拐点时间差并进行修正，得到干燥过程气候偏移值序列； S302：调用所述干燥过程气候偏移值序列中的拐点时间差与结束时间偏移值，构建两个排序序列并提取索引编号，计算索引间差值，获取排序索引偏移序列； S303：根据所述排序索引偏移序列中每一产地样本的索引偏移值，结合样本产地编号信息重新组合顺序排列，建立样本与产地的对应结构序列，得到产地偏移序列集； 所述S4的获取步骤为： S401：提取所述产地偏移序列集中的偏移样本，调用对应的干燥过程水分梯度图与浓度比序列，配对结构形变角度序列，在同一时间点对水分梯度值与结构角度值之间的差值执行运算，构建时间点的差值集合，得到同时间点残差序列； S402：调用所述同时间点残差序列中时段差值，对比结构误差界限，筛选连续超出界限的时间段，记录对应样本编号及连续时段信息，获取残差异常段编号集； S403：根据所述残差异常段编号集中记录的样本编号与对应时间段，整合偏移样本标识与异常时段，建立编号与时段的对应结构，得到变形异常区段清单； S5：调用所述变形异常区段清单中的样本，提取阶段水分梯度方向变化与角度变化速率，计算两者偏移趋势值，判断是否进入趋势偏离范围，归组形成调整结果集合，得到药材干燥处理方案； S5的获取步骤为： S501：调用所述变形异常区段清单中的样本，提取多阶段的水分梯度方向变化值与结构角度变化速率值，按时间点同步整合对应数据，建立阶段梯度与角度序列集； S502：根据所述阶段梯度与角度序列集中多时间点的数据，计算水分梯度方向变化与角度变化速率之间的偏移趋势值，判断是否落入设置的趋势偏离范围，筛选符合条件的样本编号，得到趋势偏移标记序列； S503：调用所述趋势偏移标记序列中的偏移样本编号，归组对应样本及调节方案，构建样本编号与处理结构的对应关系，得到药材干燥处理方案。

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