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龙图腾网获悉云南农业大学申请的专利基于人工智能的中药材成分检测评估方法及其装置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：CN119418803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411499254.2，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于人工智能的中药材成分检测评估方法及其装置是由李靖;王静设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的中药材成分检测评估方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于人工智能的中药材成分检测评估方法及其装置，可以有效解决数据处理不足的问题，从而显著提高中药材成分检测的效率、准确性。该方法包括数据采集与存储：采集中药材的成分数据，并存储为结构化的json格式；成分数据包括：化学成分浓度、光谱特征强度、色谱峰值、生物活性指标、水分含量、灰分含量、重金属含量和有机酸含量；数据扩充：基于对偶策略的生成对抗网络模型进行数据扩充；特征提取模型训练：将扩充后的数据输入到特征提取模型中进行特征提取模型的训练，特征提取模型是基于混沌优化的神经网络算法进行训练得到；分类器模型训练：将特征提取后的数据输入到分类器模型中进行分类器训练，分类器模型是基于量子态演化的多层极限学习机算法训练得到；中药材成分检测评估：利用已经训练完成的模型进行中药材成分检测评估。

本发明授权基于人工智能的中药材成分检测评估方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的中药材成分检测评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集与存储：采集中药材的成分数据，并存储为结构化的json格式； 成分数据包括：化学成分浓度、光谱特征强度、色谱峰值、生物活性指标、水分含量、灰分含量、重金属含量和有机酸含量； S2、数据扩充：基于对偶策略的生成对抗网络模型进行数据扩充； 生成对抗网络模型中包括生成器和判别器； 在S2中基于对偶策略的生成对抗网络模型的训练流程具体包括： S2.1、初始化设置生成器和判别器的参数； S2.2、在每一个训练周期中，采用对偶学习机制对生成器和判别器进行更新； S2.3、根据混沌映射的结果调整学习率和权重调控因子，以引导生成器和判别器在参数空间中进行非线性探索； S2.4、评估生成数据的质量和多样性，根据评估结果调整混沌映射的参数，优化生成过程，生成数据是生成器生成； S2.5、通过多次迭代增加对抗强度以强化判别器同时优化生成器； S2.6、根据对抗强度和损失函数更新生成器和判别器的参数，确保生成的数据在不同的操作条件下保持一致； S2.7、重复迭代上述步骤S2.1-S2.6，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成； S3、特征提取模型训练：将扩充后的数据输入到特征提取模型中进行特征提取模型的训练，特征提取模型是基于混沌优化的神经网络算法进行训练得到； S4、分类器模型训练：将特征提取后的数据输入到分类器模型中进行分类器训练，分类器模型是基于量子态演化的多层极限学习机算法训练得到，包括： S4.1、选择初始量子位的状态，为每一个输入特征分配量子位，初始化为基态； S4.2、对每个输入特征进行量子态演化，通过特定的量子逻辑门调整每个量子位的状态，以匹配输入数据的实际分布； S4.3、利用非线性激活函数处理数据，增加模型的表达能力； S4.4、利用量子梯度下降算法优化模型的权重； S4.5、重复迭代上述步骤S4.1-S4.5，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成； S5、中药材成分检测评估：利用已经训练完成的模型进行中药材成分检测评估。

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