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龙图腾网获悉新乡市倍儿鲜食品有限公司申请的专利基于神经网络的营养成分调控方法、系统及介质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：CN120673989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510767737.4，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权基于神经网络的营养成分调控方法、系统及介质是由何学勇;汪运勇;马俊;李景波;周文龙设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的营养成分调控方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及营养成分调控技术领域，公开了一种基于神经网络的营养成分调控方法、系统及介质。该方法包括：对速冻食品加工过程的多源传感器数据预处理得到结构化时序数据集；构建深度循环神经网络预测模型融合多源特征；采用三阶段迁移学习训练优化模型参数；基于训练模型构建预测控制系统，通过序列二次规划算法实现营养成分调控。本申请实现营养成分的动态跟踪和闭环控制，显著提高速冻食品的营养保持率和产品质量。

本发明授权基于神经网络的营养成分调控方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的营养成分调控方法，其特征在于，所述方法包括： 对速冻食品加工过程的多源传感器数据进行采集和预处理，将温度序列、湿度序列、营养成分序列和图像特征序列进行归一化处理和滑动窗口分段，得到结构化时序数据集； 基于所述结构化时序数据集构建深度循环神经网络预测模型，将多源特征输入编码器-解码器架构神经网络并通过注意力机制进行特征融合，得到营养成分预测模型，包括：将所述结构化时序数据集中的温度序列输入具有三层双向长短期记忆网络的温度时序特征提取网络进行特征提取，得到温度动态特征向量；将所述结构化时序数据集中的湿度序列和压力序列输入具有两层门控循环单元的环境参数特征提取网络进行特征学习，得到环境参数特征向量；将所述结构化时序数据集中的图像特征序列输入由三个卷积层、两个池化层和长短期记忆网络组成的图像特征提取网络进行时序特征提取，得到图像动态特征向量；基于查询矩阵、键矩阵和值矩阵对所述温度动态特征向量、环境参数特征向量和图像动态特征向量进行多头注意力计算，通过缩放点积注意力机制动态分配特征通道权重，得到融合特征向量；将所述融合特征向量和所述结构化时序数据集中的历史营养成分数据输入具有四层堆叠长短期记忆网络的解码器进行解码处理，其中每层之间包含残差连接和层归一化，得到营养成分时序预测输出；对所述营养成分时序预测输出通过全连接层进行线性变换，输出维度与预测的营养成分种类数相等，得到营养成分预测模型； 对所述营养成分预测模型进行三阶段迁移学习训练，包括预训练、领域自适应和增量学习，通过弹性权重巩固技术对模型参数进行优化，得到训练后的预测模型； 根据所述训练后的预测模型构建模型预测控制系统，基于预测时域和控制时域通过序列二次规划算法求解最优控制序列，得到营养成分闭环调控系统。

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新乡市倍儿鲜食品有限公司，其通讯地址为：453300 河南省新乡市封丘县世纪大道西段路北；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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