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龙图腾网获悉山东万邦赛诺康生化制药股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的肝素钠检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：CN120668747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510851216.7，技术领域涉及：G01N27/27；该发明授权一种基于深度学习的肝素钠检测方法及系统是由孔祥翔;段成昆;袁帅设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的肝素钠检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的肝素钠检测方法及系统，适用于数据处理技术领域，该方法包括：对肝素钠检测光谱信号信息与肝素钠检测电化学信号信息进行特征提取，得到肝素钠检测光谱信号特征信息与肝素钠检测电化学信号特征信息；根据肝素钠检测光谱信号特征信息、肝素钠检测电化学信号特征信息、肝素钠检测信号特征优化迭代次数与肝素钠检测信号特征优化幅度信息，生成肝素钠检测信号优化特征信息；对肝素钠检测信号优化特征信息进行分类处理，得到肝素钠检测信息。本申请用于实现通过深度学习的方法充分优化肝素钠检测信号，以提升肝素钠检测的精确度、鲁棒性与可靠性。

本发明授权一种基于深度学习的肝素钠检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肝素钠检测方法，其特征在于，包括： 获取肝素钠检测光谱信号信息以及肝素钠检测电化学信号信息； 对所述肝素钠检测光谱信号信息以及肝素钠检测电化学信号信息进行特征提取，得到肝素钠检测光谱信号特征信息以及肝素钠检测电化学信号特征信息； 根据所述肝素钠检测光谱信号特征信息、肝素钠检测电化学信号特征信息、预设的肝素钠检测信号特征优化迭代次数以及预设的肝素钠检测信号特征优化幅度信息，生成多个肝素钠检测信号优化特征信息； 基于预设的肝素钠检测信号特征分类收敛阈值信息，对多个所述肝素钠检测信号优化特征信息进行分类处理，得到肝素钠检测信息； 所述根据所述肝素钠检测光谱信号特征信息、肝素钠检测电化学信号特征信息、预设的肝素钠检测信号特征优化迭代次数以及预设的肝素钠检测信号特征优化幅度信息，生成多个肝素钠检测信号优化特征信息的步骤，具体包括： 对所述肝素钠检测光谱信号特征信息以及肝素钠检测电化学信号特征信息进行融合编码处理，生成多个肝素钠检测信号特征个体信息； 基于预设的肝素钠检测信号特征优化边界，根据多个所述肝素钠检测信号特征个体信息，生成多个初始肝素钠检测信号特征个体； 根据多个所述初始肝素钠检测信号特征个体，计算得到多个肝素钠检测信号特征适应度； 将多个所述肝素钠检测信号特征适应度的最大值对应的初始肝素钠检测信号特征个体作为参考肝素钠检测信号特征个体； 根据多个所述初始肝素钠检测信号特征个体、参考肝素钠检测信号特征个体、预设的肝素钠检测信号特征优化迭代次数以及预设的肝素钠检测信号特征优化幅度信息，生成多个目标肝素钠检测信号特征个体； 根据多个所述目标肝素钠检测信号特征个体，生成多个肝素钠检测信号优化特征信息； 所述根据多个所述初始肝素钠检测信号特征个体，计算得到多个肝素钠检测信号特征适应度的步骤，具体包括： 对多个所述初始肝素钠检测信号特征个体进行降维处理，得到多个初始肝素钠检测信号特征降维信息； 对多个所述初始肝素钠检测信号特征降维信息进行信息提取，得到多个肝素钠检测光谱信号特征降维信息以及肝素钠检测电化学信号特征降维信息； 根据所述多个肝素钠检测光谱信号特征降维信息、肝素钠检测电化学信号特征降维信息以及预设的肝素钠检测信号衰减计算函数，计算得到多个肝素钠检测信号衰减信息； 根据所述多个肝素钠检测光谱信号特征降维信息、肝素钠检测电化学信号特征降维信息以及预设的肝素钠检测信号特征适应度权重信息，计算得到多个肝素钠检测信号特征适应度。

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山东万邦赛诺康生化制药股份有限公司，其通讯地址为：277000 山东省枣庄市市中区枣庄经济开发区谷山路18-1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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