江南大学周德强获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种小麦粉粉质特性预测方法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：CN115630332B 。
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：202211222793.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种小麦粉粉质特性预测方法是由周德强;陈嘉伟;左文娟;崔晨昊;盛卫锋;任志俊设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种小麦粉粉质特性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小麦粉粉质特性预测方法，属于农产品品质检测领域。所述方法通过引入高斯过程回归，将偏最小二乘回归的输入变量进行模糊分类，为分成的两类分别建立偏最小二乘回归模型，并通过Sigmoid函数将结果进行融合。相比于传统的和现有的改进型偏最小二乘方法，本发明将原本的数据进行二分类，让特征更相似的数据能归为一类并分别建立偏最小二乘模型，之后将结果融合，充分利用了数据特征并且避免了在预处理阶段和数据输入阶段的过优化操作，不仅可以有效地提升预测准确度，且预测效率也得到明显提升。
本发明授权一种小麦粉粉质特性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种小麦粉粉质特性预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取小麦粉近红外光谱数据并对其预处理； 步骤2：对预处理之后的小麦粉近红外光谱数据进行主成分分析，提取前若干个主成分作为降维后的光谱数据； 步骤3：利用高斯过程回归模型对所述降维后的光谱数据进行预测，得到高斯过程回归的预测标签数据； 步骤4：将所述高斯过程回归的预测标签数据输入改进型偏最小二乘回归模型，得到最终的小麦粉质特性预测结果； 所述改进型偏最小二乘回归模型包括：两个偏最小二乘回归模型，所述两个偏最小二乘回归模型分别对所述高斯过程回归的预测标签数据进行预测，分别得出预测结果Ypre1和Ypre2，所述最终的小麦粉质特性预测结果基于Ypre1和Ypre2加权融合得到。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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