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龙图腾网获悉山东省食品药品检验研究院申请的专利基于多源信息融合的乳制品品质等级判定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：CN121352637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511923595.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于多源信息融合的乳制品品质等级判定方法是由魏可燕;王爱竹;王文特;胡明燕;田洪芸;胡楠设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源信息融合的乳制品品质等级判定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源信息融合的乳制品品质等级判定方法，属于人工智能技术领域。其包括以下步骤：获取乳制品品质数据和环境因子数据；构建特征交互矩阵，并基于该矩阵的动态曲率变化确定特征权重分配；基于特征权重向量和原始输入特征向量，通过高频通路增强局部细节，结合低频通路平滑全局趋势，进而生成多尺度增强特征；构建乳制品品质等级判定模型；包括改进图注意力网络特征交互模块、特征提取与品质等级判定模块以及综合损失函数；采用训练数据集对模型进行训练，最终得到训练好的模型；将新采集的乳制品样本输入到训练好的模型，得到乳制品品质等级判定结果。本发明能够提高对不同环境条件下产品质量的判断准确性。

本发明授权基于多源信息融合的乳制品品质等级判定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的乳制品品质等级判定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取乳制品品质数据和环境因子数据，将环境因子值与乳制品特征关联； S2、通过计算所有特征对之间的互信息值构建特征交互矩阵，并基于该矩阵的动态曲率变化确定特征权重分配；具体步骤包括： 通过核密度估计方法基于高斯核函数计算特征对的联合概率分布和边缘概率分布，得到特征对之间的互信息值；通过计算每个特征的所有特征对互信息值之和的曲率变化，基于特征索引的二阶导数并与曲率阈值比较，识别特征交互模式发生突变的关键特征点，实现动态分配特征权重； S3、基于特征权重向量和原始输入特征向量，通过高频通路的微分操作增强局部细节，结合低频通路的积分操作平滑全局趋势，并进行加权融合生成多尺度增强特征；具体步骤包括： 通过对原始输入特征向量应用一阶微分操作计算特征值的变化率，并结合高斯滤波平滑噪声，同时使用特征权重向量对原始特征进行加权，得到高频通路的输出特征；通过对原始输入特征向量应用累积积分操作压缩高频波动，并结合滑动平均滤波进行进一步平滑，得到低频通路的输出特征；通过将高频通路的输出特征与低频通路的输出特征进行元素级加权求和，权重由动态特征权重向量决定，并基于互信息熵平衡高频与低频特征的贡献，得到融合多尺度特征向量； S4、构建乳制品品质等级判定模型；改进图注意力网络特征交互模块通过特征值条件化的注意力得分计算结合动态边权重调整，实现特征交互的自适应建模；特征提取与品质等级判定模块通过采用乳制品品质判定原型向量，结合特征与乳制品品质判定原型向量间的互信息加权相似度和曲率动态阈值，实现同品质等级下关键特征的自动选择，并基于关键特征聚合进行品质等级判定；通过综合损失函数提升模型感官对齐能力和鲁棒性；具体步骤包括： 基于融合多尺度特征向量，通过多层感知机计算每个特征对的注意力得分；公式表示如下： ， 其中，表示第u个特征和第v个特征之间的注意力得分；表示第个特征的动态权重；表示第个特征的动态权重；表示融合多尺度特征向量的第u个特征值；表示融合多尺度特征向量的第v个特征值；表示特征值和之差的绝对值；表示特征向量拼接操作；表示多层感知机； 通过将注意力得分与互信息值结合，并使用Softmax函数归一化为空间注意力权重，得到归一化注意力权重；通过使用归一化注意力权重对邻居特征进行加权聚合，并结合残差连接和层归一化操作输出交互增强特征；基于训练数据中每个品质等级的所有样本的交互增强特征，计算该等级的乳制品品质判定原型向量，作为该等级的特征中心，乳制品品质判定原型向量通过交互增强特征的加权平均得到； 对于每个样本和每个品质等级，计算每个特征与乳制品品质判定原型向量的互信息加权相似度，并结合曲率动态阈值判断该特征是否属于关键特征，相似度计算引入特征熵和曲率，阈值基于曲率变化自适应调整；公式表示如下： ， 其中，表示第个特征对于第个品质等级的指示函数，如果第个特征对于第个品质等级被选为关键特征则为1，否则为0；表示相似度得分影响参数；表示第个品质等级的乳制品品质判定原型向量；表示第u个特征的交互增强特征与乳制品品质判定原型向量的余弦相似度；表示第v个特征的交互增强特征与乳制品品质判定原型向量的余弦相似度；表示第u个特征与自身的互信息；表示第个特征与自身的互信息；表示第个品质等级的动态阈值，，表示第个特征的曲率值； 通过物理化学特征模拟多维度感官评估，引入环境因子修正和感官一致性约束，构建综合损失函数： 基于融合多尺度特征向量和交互增强特征，结合环境因子对感官属性的影响，通过特征加权线性变换和非线性激活函数计算多个感官维度的模拟评分；基于预测概率和模拟评分的KL散度，并引入品质等级特定的感官权重和特征曲率，计算感官一致性损失；结合分类交叉熵损失、感官一致性损失和特征权重稳定性正则化项，得到综合损失函数； S5、基于带标签的训练数据集对模型进行训练，通过迭代优化模型参数以最小化综合损失函数，最终得到训练好的模型； S6、将新采集的乳制品样本输入训练好的模型，得到乳制品品质等级判定结果。

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