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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利摄入不同加工模式下小龙虾重金属风险预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：CN115274005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210886328.2，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权摄入不同加工模式下小龙虾重金属风险预测方法是由杜红英;李静;陈雨晗;彭方军;张梦圆;熊善柏设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本摄入不同加工模式下小龙虾重金属风险预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了摄入不同加工模式下小龙虾重金属风险预测方法，测量各种加工方式的小龙虾的虾尾的各个重金属含量；计算儿童和成人的重金属风险HI计算值；测量各种加工方式的虾尾水分含量、虾尾重量、虾尾粗脂肪含量、虾尾可溶性蛋白含量、虾尾白度值，质构特性和气味特征；建立预测模型，构建训练样本集、验证样本集和预测样本集，通过训练样本集和验证样本集对预测模型进行训练和优化。本发明的预测模型的建立简单，输入层选择简单的理化指标，输出层则是较为复杂的重金属风险，用简单的工作取代繁琐的工作。

本发明授权摄入不同加工模式下小龙虾重金属风险预测方法在权利要求书中公布了：1.摄入不同加工模式下小龙虾重金属风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用多种加工方式加工小龙虾，测量各种加工方式的小龙虾的虾尾的各个重金属含量； 步骤2、计算儿童的重金属风险HI计算值及成人的重金属风险HI计算值； 步骤3、测量各种加工方式的虾尾水分含量、虾尾重量、虾尾粗脂肪含量、虾尾可溶性蛋白含量、虾尾白度值，质构特性和气味特征； 步骤4、建立基于BP-ANN模型的预测模型，预测模型包括输入层、隐含层和输出层，确定预测模型的训练函数、输入层和隐含层之间的节点传递函数以及隐含层和输出层之间的节点传递函数，确定隐含层神经元的个数， 构建多组数据样本，每组数据样本包括一种加工方式对应的虾尾水分含量、虾尾重量、虾尾粗脂肪含量、虾尾可溶性蛋白含量、虾尾白度值，质构特性和气味特征，每组数据样本还包括对应的儿童的重金属风险HI计算值及成人的重金属风险HI计算值， 将多组数据样本分为训练样本集、验证样本集和预测样本集， 通过训练样本集对预测模型进行训练，训练完成后获得预测模型的最优参数，通过验证样本集对训练完成的预测模型的节点转移函数和隐含层神经元的个数进行调整，使得儿童的重金属风险HI预测值和成人的重金属风险HI预测值的预测误差小于设定值。

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华中农业大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区狮子山街1号；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”。

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