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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于集成算法的造纸酶双向预测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：CN118248236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410129544.1，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统是由韩双艳;赵辉;杨曼丽;张春辉;张晨阳设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统，所述方法包括：获取造纸酶的多酶数据集并处理；利用处理后多酶数据集对机器学习模型进行训练，对训练好的模型利用Bagging算法进行集成；根据待测多酶的组合名称及配比、助剂种类选择集成模型；根据待测多酶的助剂浓度和反应条件，利用选择的集成模型预测酶活；根据预测的酶活和反应条件，获取最佳应用条件和酶活；利用训练好的模型建立模型池；根据待测多酶的助剂种类，利用模型池预测酶活；从模型池中选择酶活数值最高对应的模型作为预测模型；将预测模型对应的多酶组合名称及配比和预测的酶活作为输出结果。本发明通过双向预测，能够预测多酶在不同条件下的表现以及最优组合。

本发明授权基于集成算法的造纸酶双向预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于集成算法的造纸酶双向预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取造纸酶的多酶数据集并对所述多酶数据集进行处理；所述多酶数据集中的样本包括多酶组合名称及配比、助剂种类及浓度、反应条件和酶活；所述反应条件包括孵育pH、孵育温度和孵育时间； 利用处理后多酶数据集对机器学习模型进行训练，对训练好的模型利用Bagging算法进行集成得到集成模型；所述机器学习模型的输入数据包括助剂浓度和反应条件，输出数据包括酶活； 根据待测多酶的组合名称及配比、助剂种类，选择对应的集成模型；根据待测多酶的助剂浓度和反应条件，利用选择的集成模型预测多酶的酶活；根据预测的酶活以及反应条件，采用寻优算法获取多酶的最佳应用条件及酶活； 利用训练好的模型建立模型池；所述模型池以助剂种类为键，对应的值为模型列表，模型列表中的每个模型分别与多酶组合名称及配比对应； 根据待测多酶的助剂种类，从模型池中找到相应的模型集合；根据待测多酶的助剂浓度和反应条件，利用找到的模型集合中的每个模型预测多酶的酶活；从模型池中选择预测酶活数值最高对应的模型作为预测模型；将预测模型对应的多酶组合名称及配比，以及预测的酶活作为输出结果； 其中，所述获取造纸酶的多酶数据集，包括： 获取不同造纸条件下多种造纸酶的单酶活，由造纸条件和单酶活构成单酶数据；所述造纸条件包括造纸酶种类、反应条件和助剂种类及浓度； 根据造纸酶的单酶数据，得到造纸酶的多酶数据集； 其中，根据如下公式对单酶的酶活进行计算，得到多酶酶活： 式中，a、b、…、n为多种单酶的酶活，amax、bmax、…、nmax为a、b、…、n对应单酶的最高酶活，A、B、…、N为a、b、…、n对应单酶的酶配比。

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