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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种水产品甲醛残留的无损检测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：CN119804410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411904897.0，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权一种水产品甲醛残留的无损检测方法及系统是由翁祖铨;韦陈诚设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水产品甲醛残留的无损检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水产品甲醛残留的无损检测方法及系统，涉及甲醛检测技术领域；该方法包括如下步骤：对不同浓度甲醛溶液浸泡后的水产品样品进行拉曼光谱采集，对甲醛残留量进行测定，构建甲醛残留数据集；采用不同模型对拉曼光谱甲醛残留数据进行分类，通过分类准确率评估模型性能，选择InceptionTime模型作为分类模型；对甲醛相似物质浸泡后的水产品样品进行拉曼光谱采集，利用混合数据构建选择性数据集；采用选择性数据集验证分类模型对甲醛的选择性；选择最优的光谱预处理方法，对模型结构优化；对分类模型的分类结果进行验证分析。本发明中采用深度学习为检测水产品中的甲醛提供了一种准确、简单、经济的方法，在食品安全方面具有更广泛的应用前景。

本发明授权一种水产品甲醛残留的无损检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水产品甲醛残留的无损检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、建立甲醛残留数据集；对不同浓度甲醛溶液浸泡后的水产品样品进行拉曼光谱采集，对水产品样品中的甲醛残留量进行测定，根据甲醛残留量测定结果将所采集的拉曼光谱数据分为不同组别，构建拉曼光谱甲醛残留数据集； S2、构建分类模型；采用随机森林、支持向量机、XGBoost、用于比较的卷积神经网络及InceptionTime模型对拉曼光谱甲醛残留数据进行分类，通过分类准确率评估模型性能，选择InceptionTime模型作为分类模型； InceptionTime模型具体如下： InceptionTime模型由残差块组成，每个残差块包含三个Inception子模块；当处理一个M维多元时间序列时，数据首先通过Inception子模块的瓶颈层，该层使用m个长度为1、步长为1的过滤器将M维信号转换成m维； 在残差块之后，InceptionTime模型采用全局平均池化层对时间维度上的多变量时间序列进行平均化处理；再通过一个标准全连接的Softmax层进行分类，该层的神经元数量与数据集中的类别数相匹配，从而输出分类结果； S3、建立选择性数据集；对甲醛相似物质浸泡后的水产品样品进行拉曼光谱采集，将甲醛相似物质浸泡的水产品数据采用相同标记，将水和甲醛浸泡的水产品数据采用相同标记，利用混合数据构建选择性数据集； S4、验证分类模型对甲醛的选择性；采用InceptionTime模型对混合数据进行选择，判断甲醛识别准确性； S5、对分类模型结构进行优化；采用不同光谱预处理方法对拉曼光谱甲醛残留数据集进行处理，选择最优的光谱预处理方法；基于预处理后的拉曼光谱甲醛残留数据集，对InceptionTime模型结构优化； S6、对分类模型的分类结果进行验证分析； 结合Shap模型分类权重可视化结果对模型分类结果进行分析； 利用Shap模型为每个预测样本的每个特征分配一个Shap值，表示该特征对预测的贡献程度，并将不同特征的权重投影在光谱上进行可视化；采用Shapley加法解释方法，对模型的分类依据进行解释与验证。

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