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龙图腾网获悉宁夏大学申请的专利一种非常规饲料质量评估分级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：CN119830082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510037546.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种非常规饲料质量评估分级方法及系统是由聂毓敏;辛国省设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非常规饲料质量评估分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非常规饲料质量评估分级方法及系统，具体涉及饲料质量评估技术领域；通过高精度检测技术对常规营养、功能营养及有害物质成分进行全面分析；构建多因子协同毒性评估模型，基于毒性当量因子和矩阵交互分析法量化多种有害物质的协同效应，输出协同毒性指数；结合检测结果和毒性指数评估饲料样品的整体质量，分为高质量、合格及不合格等级，并提供针对性的应用建议和风险控制措施，构建云端数据库记录评估数据，利用物联网传感器实时监测供应链质量波动，自动识别异常并触发预警，实现饲料质量的动态管理，有效提高非常规饲料质量评估的科学性和准确性，降低潜在安全隐患，助力其在养殖业中的安全推广与高效应用。

本发明授权一种非常规饲料质量评估分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非常规饲料质量评估分级方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：从工业副产物、农作物副产品及野生植物原料中采集非常规饲料样品，采用低温干燥技术对样品进行预处理，使用高精度粉碎设备将样品粉碎至颗粒直径小于1毫米，并通过三维混匀器均匀混合； S2：对预处理后的样品进行成分检测，成分检测包括常规营养、功能营养和有害物质三大类指标，分别检测样品中的蛋白质、脂肪、免疫增强因子和抗氧化物质成分，对于重金属、毒素及抗营养因子，则采用ICP-MS、GC-MS及HPLC技术精准测定其含量； S3：构建多因子协同毒性评估模型，基于毒性当量因子计算单一毒素的毒性贡献，利用矩阵交互分析法模拟多种有害物质的协同效应，输出协同毒性指数； 具体为：确定毒性当量因子TEF，毒性当量因子表示一种物质的毒性对于参考物质的相对毒性强度，单一毒素毒性贡献计算公式为： Ti＝Ci×TEFi；式中，Ti为毒素i的毒性贡献值，Ci为毒素i的浓度；TEFi为毒素i的毒性当量因子，对每种毒素i计算Ti并汇总，形成单一毒素毒性值列表，定义协同矩阵M，其中元素Mij表示物质i和j之间的协同效应；Mij0：协同效应，表示两物质的毒性增强；Mij＝0：无协同效应，表示两物质毒性独立；Mij0：拮抗效应，表示两物质的毒性减弱，协同效应计算公式为：Ttotal为综合毒性值，Ti为单一毒素i的毒性贡献值，n为毒素种类总数，归一化综合毒性值：STI为协同毒性指数，范围为0到100；Tmax为参考最大毒性值，用于归一化处理； S4：根据常规营养、功能营养及协同毒性指数，评估饲料样品的整体质量，根据评估结果，将非常规饲料分为高质量、合格及不合格三个等级，对每一等级提供对应的应用建议，包括适用范围及风险控制措施； S5：构建云端数据库，实时记录非常规饲料的评估与分级数据，并通过物联网传感器对原料供应链中的饲料质量波动情况进行实时监测，自动识别异常样本并触发预警； 具体为：物联网传感器实时采集供应链节点的原料特性数据R，包括：温度RT、湿度RH、挥发性有机物RVOC、重量Rw；设原料特性数据的历史范围为[Ri,min,Ri,max]，实时数据Ri的异常判定条件为：Ri为实时采集的某项特性数据；Ri,min、Ri,max为特性数据的历史上下限，输出值1表示异常，0表示正常； 当多个数据指标同时采集时，使用综合评分方法判断样本异常程度：式中，a为监测指标的总数，Ri,mean为特性数据的历史均值，Ri,std为特性数据的标准差；异常评分高于设定阈值； 将实时监测结果和异常情况记录到云端数据库，更新历史数据范围Ri,min,Ri,max]及均值和标准差； 更新历史范围包括： 式中，为更新后的历史最小值，表示将当前实时数据Ri与历史最小值Ri,min比较后取较小值，为更新后的历史最大值，表示将当前实时数据Ri与历史最大值Ri,max比较后取较大值； 更新统计参数：式中，Ri,k为第k个样本中第i项特性数据的数值，G为新的样本数量，为更新后的历史均值，表示特性数据在G个历史样本中的平均值；Ri,newstd为更新后的历史标准差，表示特性数据在G个样本中相对于均值的波动程度。

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