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龙图腾网获悉江苏丘陵地区镇江农业科学研究所申请的专利一种小麦籽粒DON毒素定量检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：CN118392816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202410488088.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种小麦籽粒DON毒素定量检测方法是由刘家俊;陈琛;姚克兵;李东升;郭瑞;姚维成;邓垚;申雪懿设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小麦籽粒DON毒素定量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小麦籽粒DON毒素定量检测方法，包括：样品小麦籽粒磨粉后，用乙腈水溶液进行DON毒素提取，经离心和过滤后备用；吸取样品溶液，经ATR‑FTIR仪器扫描得到光谱信息并初筛；利用神经网络模型进一步提取特征波数；对提取的特征波数再次利用递归特征消除进行精简；利用最后筛选出的特征集训练线性回归模型，带入待测小麦籽粒的光谱测定值，输出DON毒素定量检测结果。本发明利用神经网络和递归特征消除进行特征筛选后建立线性回归模型，方法简单便捷，与液相质谱和ELISA方法相比，极大地降低了成本，与其他利用ATR‑FTIR检测方法相比，预测准确性更高。

本发明授权一种小麦籽粒DON毒素定量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种小麦籽粒DON毒素定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：样品小麦籽粒磨粉后，用乙腈水溶液进行DON毒素提取，经离心和过滤后备用； 步骤2：吸取步骤1的样品溶液，经ATR-FTIR仪器扫描得到光谱信息，根据DON分子结构及其在红外光谱下的吸收峰，从全光谱波长范围中选取指定波数范围内的光谱信息作为模型输入； 步骤3：将步骤2筛选的光谱信息送入由两个全连接层组成的顺序神经网络模型，提取特征波数，该神经网络的第一全连接层为包含10个神经元的隐藏层，使用线性激活单元，第二全连接层为包含一个神经元的输出层，输出预测值；神经网络模型经过训练得到，训练过程中使用按食品安全国家标准GB5009.111-2016中免疫亲和层析净化高效液相色谱法测定的步骤1中样品DON含量作为真实值，使用Adam优化器计算梯度的一阶矩和二阶矩来调整每个参数的学习率，采用均方误差作为损失函数；神经网络模型训练过程中，从第一全连接层提取权重，并计算其绝对值的累加和，其中，S是整个第一全连接层权重的绝对值累加和，M对应于光谱信息中的波数数量，是第一全连接层中第i个神经元对应于输入层第j个神经元的权重的绝对值，双重求和表示对第一全连接层的所有权重的绝对值进行累加；基于S值选出重要性排名前10%的特征波数； 步骤4：利用步骤3提取的特征波数训练第一线性回归模型，训练过程中以第一线性回归模型的系数绝对值作为评估每个特征的重要性，删除系数绝对值最小的特征，重复这个过程直到满足指定条件，获得最终的特征集，第i个特征波数记为，对应的系数为； 步骤5：利用步骤4得到的特征集，训练第二线性回归模型，，式中b为常量，为特征波数下的光谱测定值； 步骤6：利用第二线性回归模型，带入待测小麦籽粒按照步骤1和2的方法得到的光谱测定值，输出DON毒素定量检测结果。

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