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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于人工智能的白酒基酒分级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：CN114819719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210552678.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于人工智能的白酒基酒分级方法及系统是由王正杰;杨思迈;郭婉;任浩;黄方;崔丽彤;姚艳晨设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的白酒基酒分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的白酒基酒分级方法及系统，所述分级方法包括：收集基酒样本的VCD光谱图像，作为特征集；将收集到的基酒样本根据人工品评进行分类和分级，将所得分级类别与特征集对应，形成标签数据集；通过标签数据集对前馈神经网络模型进行训练，得到分级模型。本发明可在低成本、较少样本的情况下对馥郁香型等复杂香型的白酒的基酒进行准确分级，并显著提高了基酒分级效率。

本发明授权基于人工智能的白酒基酒分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的白酒基酒分级方法，其特征在于，其包括： S1收集基酒样本的振动圆二色光谱图像，由所述振动圆二色光谱图像的特征峰和或指纹峰组成特征集； S2将收集到的基酒样本根据人工品评进行分类和分级，将所得分级级别与其来自的基酒样本的特征集对应，形成标签数据集； S3通过所述标签数据集进行前馈神经网络分类训练，所得训练后或进一步测试后的分类模型即为白酒基酒分级模型，通过该模型实现对白酒基酒的分级； 所述前馈神经网络包括：进行特征集数据输入的输入层、进行基酒等级类别输出的输出层、及隐藏层；根据权重设置，所述隐藏层形成：与所述输入层相连的第一分类器和第二分类器，与所述第一分类器相连的第一子分类器和第二子分类器，其中，第一分类器为三分类器，第二分类器为五分类器，第一子分类器为二分类器，第二子分类器为三分类器； 其中，所述前馈神经网络包括：依次相连的第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第二最大池化层、第一Dropout层、Flatten层、第一~第二全连接层、第二Dropout层、第三全连接层；所述第一卷积层含有64个大小为10的卷积核，扫描步长为1，所述第一最大池化层的poolsize为10，所述第二卷积层与所述第一卷积层设置相同，所述第二最大池化层与所述第一最大池化层设置相同，所述第一、第二Dropout层的Dropout率均为0.25，所述第一、第二全连接层的神经元数量分别为128和64，激活函数为relu，所述第三全连接层的神经元数量为5，激活函数为softmax。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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