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龙图腾网获悉广州辅安检测技术有限公司;康正检测服务股份有限公司;广州富强生物科技有限公司申请的专利化妆品防腐成分监测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：CN118918970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410902872.0，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权化妆品防腐成分监测系统是由林泽鹏;杜柏豪;林统文;鲁作栋;李圣男;鲁苏州;汪顺志;莫美霞;吴钢涛;许鹏飞;刘浩;李嘉鑫;雷森海;黄桂梅设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本化妆品防腐成分监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及成分监测技术领域，具体为化妆品防腐成分监测系统，系统包括成分数据采集模块、成分异常检测模块、成分谱系分析模块和监控与反馈调整模块。本发明，通过引入滑动窗口技术和局部加权散点平滑模型，增强了防腐成分监测的实时性和数据准度，提高了对防腐剂浓度变化的实时追踪能力，允许系统对微小的变化进行快速响应，采用隔离森林算法分析时间序列数据中的突变点，为化妆品提供了一种高效的异常检测方法，该算法适合大数据环境，显著提升了处理速度和准确性，结合近红外光谱技术和卡尔曼滤波技术，提高了预测防腐剂浓度的准确度，使得生产商能够准确控制化妆品中的防腐剂用量，符合安全标准，降低过量使用的风险。

本发明授权化妆品防腐成分监测系统在权利要求书中公布了：1.化妆品防腐成分监测系统，其特征在于，所述系统包括： 成分数据采集模块基于持续收集的防腐成分浓度数据，利用滑动窗口技术，计算每个窗口内的数据统计特性，并针对防腐剂类型的反应特性，建立局部加权散点平滑模型，防腐剂类型包括苯氧乙醇、乙基己基甘油、苯丙醇和辛甘醇，生成趋势模型数据； 所述建立局部加权散点平滑模型的步骤具体为： 基于所述数据统计特性，选择平滑参数和确定局部权重的带宽，对权重函数进行调整，公式为： ； 生成调整后的权重函数，其中，代表带宽，决定权重分配的局部范围，代表衰减系数，调节权重函数的敏感性，为数据点自变量距离； 基于所述调整后的权重函数，应用LOWESS公式： ； 其中，，计算每个数据点的局部加权回归值，得到局部加权散点平滑模型，代表通过LOWESS计算得到的预测值，代表点对点的局部权重，代表数据点总数，和分别代表第和第个数据点的自变量值，代表第个数据点的因变量值，是点和点之间在自变量轴上的距离，为权重函数； 成分异常检测模块基于所述趋势模型数据，使用隔离森林算法，分析时间序列中的突变点，识别数据中的异常防腐成分浓度变化，并针对识别到的异常数据点，对比历史数据模式，细化异常类型，生成成分异常特征集； 成分谱系分析模块基于近红外光谱技术，采集化妆品样本的光谱数据，执行多变量分析，比较光谱分析结果与机器视觉数据，并通过卡尔曼滤波，优化防腐成分浓度的预估量，生成成分浓度优化指标； 所述成分浓度优化指标的获取步骤具体为： 对所述光谱数据进行分析，识别样本中多成分的光谱特征，采用公式： ； 生成多变量分析结果，其中，代表样本中的一个变量观测值，代表分配给第个变量的权重，代表幂指数，用于放大观测值的影响，和代表衰减系数，代表变量的总数； 比较所述多变量分析结果与机器视觉获取的数据，使用公式： ； 生成差异性分析日志，其中，代表来自多变量分析的结果，代表来自机器视觉的数据，代表比较的数据点总数，和代表用于调整差异计算敏感度的指数； 应用所述卡尔曼滤波，优化基于光谱和视觉数据预测的防腐成分浓度，使用公式： ； 生成成分浓度优化指标，其中，代表估计的浓度值，代表卡尔曼增益，代表当前的观测值，代表前一次的估计值，代表更新步长的调整指数； 监控与反馈调整模块基于所述成分异常特征集和成分浓度优化指标，构建动态更新机制调整监测阈值，实时更新监测参数设置，优化防腐剂类型和成分稳定性的监测预警过程，生成成分监测反馈结果。

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广州辅安检测技术有限公司;康正检测服务股份有限公司;广州富强生物科技有限公司，其通讯地址为：510700 广东省广州市黄埔区(中新广州知识城)凤凰四路99号D栋四层401房；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”。