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龙图腾网获悉中家院(北京)检测认证有限公司;安徽中认倍佳科技有限公司申请的专利基于多模态决策动态权重机制的冰箱食材保鲜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：CN121185022B 。

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：202511582389.X，技术领域涉及：F25D29/00；该发明授权基于多模态决策动态权重机制的冰箱食材保鲜方法及系统是由张宇佳;李欣;王伯燕;王超;杨双;张子祺;王志坤;蔡宁;刘杰;曹焱晶;崔晶设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态决策动态权重机制的冰箱食材保鲜方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生物保鲜技术领域，具体涉及基于多模态决策动态权重机制的冰箱食材保鲜方法及系统，方法包括：采集食材的多模态特征数据；构建动态权重注意力机制，动态调整各模态特征的融合权重；结合GNN图神经网络构建食材腐败关联图谱，输出t时刻腐败风险预测值；通过多目标优化生成最优保鲜策略组合；采用模型预测控制方法处理实时扰动并输出协同控制信号。本申请通过构建基于食材类别与存储状态的动态权重注意力机制，实现对温度、湿度、气体、重量、视觉五类传感器模态的自适应加权融合，不仅提升了多模态融合的时序适应性、类别特异性与响应灵敏度，还能够使系统在不同场景下自适应增强关键传感器的贡献度，显著提升腐败风险预测精度。

本发明授权基于多模态决策动态权重机制的冰箱食材保鲜方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态决策动态权重机制的冰箱食材保鲜方法，其特征在于，包括： 通过部署于冰箱内部的多模态传感器阵列，实时采集食材的多模态特征数据； 构建动态权重注意力机制，动态调整各模态特征的融合权重； 结合GNN图神经网络构建食材腐败关联图谱，输出t时刻腐败风险预测值； 所述结合GNN图神经网络构建食材腐败关联图谱，输出t时刻腐败风险预测值，包括： 定义各模态原始特征向量，通过模态专属投影矩阵映射到统一空间，得到各模态投影后特征向量； 对各模态投影后特征向量进行加权求和，得到融合特征； 将融合特征输入GNN图神经网络，以食材细胞结构、微生物种群与环境参数为图节点，结合物理因果规律或促进关系构建节点间的有向边并初始化有向边权重，通过图卷积运算进行消息传递，构建食材腐败关联图谱； 通过GNN图神经网络学习预测未来食材腐败风险，在食材存储的不同阶段动态分配决策权重，输出t时刻腐败风险预测值； 基于冰箱总能耗约束与保鲜效用目标，通过多目标优化生成最优保鲜策略组合； 采用模型预测控制方法处理实时扰动并输出协同控制信号。

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