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龙图腾网恭喜达州市农业科学研究院(达州市苎麻科学研究所、达州市薯类作物研究所)申请的专利一种百部药材活性成分稳定性预测与评价系统及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：CN119336933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411869455.7，技术领域涉及：G06F16/58；该发明授权一种百部药材活性成分稳定性预测与评价系统及方法是由徐德;付亮;王涛;黄娟;王强;王志德;谢洲;李益设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种百部药材活性成分稳定性预测与评价系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及药材活性成分预测管理的技术领域，且公开了一种百部药材活性成分稳定性预测与评价系统及方法，所述系统包括百部药材标准演变信息检索模块、百部药材活性成分稳定时间处理模块、百部药材活性成分稳定性预测评价信息反馈模块；通过拍摄镜头在线获取目标百部药材当前外观图像参数结合智能搜索算法与百部药材所需标准外观演变节点图像库进行目标百部药材的当前外观演变节点状态精准定位分析，实现对目标百部药材当前外观演变节点便捷智能评估；采用数值分析对目标百部药材当前外观演变节点所需时间长度和目标百部药材稳定使用的剩余时间长度进行高效便捷测量，实现对百部药材活性成分的稳定性数值化和智能化预测评价。

本发明授权一种百部药材活性成分稳定性预测与评价系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种百部药材活性成分稳定性预测与评价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集百部药材存储环境特征数据和百部药材包装方式文本数据，所述S1包括以下步骤：S11、通过物料ERP管理平台在线采集待测目标百部药材的存储环境特征文本信息并生成百部药材存储环境特征数据P；通过物料ERP管理平台在线采集待测目标百部药材的包装方式文本信息并生成百部药材包装方式文本数据I；S2、基于百部药材的存储环境信息、包装方式信息与百部药材标准外观演变节点图像库进行不同存储环境和包装特征条件下百部药材的标准外观变化节点的图像库对象筛选处理，生成百部药材所需标准外观演变节点图像库，所述S2包括以下步骤：S21、建立百部药材标准外观演变节点图像库集合，；其中表示第i种不同百部药材的存储环境特征信息和包装方式信息对应的百部药材标准外观演变节点图像库，表示百部药材的存储环境特征信息和包装方式信息组合种类数量的最大值；S22、采用XGBoost将所述P和所述I与所述A中所述进行百部药材的存储环境特征和包装方式字符匹配，搜索出与所述P和所述I相对应的所述并构建为百部药材所需标准外观演变节点图像库；其中表示所述中第j个百部药材标准外观演变节点对应的百部药材所需标准外观演变节点图像；表示百部药材标准外观演变节点数量的最大值；S3、依据所述百部药材所需标准外观演变节点图像库与百部药材标准外观演变节点时间长度库进行百部药材的标准外观变化节点对应的时间长度库对象搜索处理，生成百部药材所需标准外观演变节点时间长度库，所述S3包括以下步骤：S31、建立百部药材标准外观演变节点时间长度库集合，其中表示所述百部药材标准外观演变节点图像库对应的百部药材标准外观演变节点时间长度库；S32、将所述与所述C中所述按照百部药材的存储环境特征信息、包装方式信息组合种类编号进行字符匹配，搜索出与所述相对应的所述并构建为百部药材所需标准外观演变节点时间长度库，执行生成所述百部药材所需标准外观演变节点时间长度库的具体操作步骤如下：S321、初始化，更新最大迭代次数T以及更新时间量搜索鹈鹕种群位置；S322、勘探阶段，时间量搜索鹈鹕确定猎物的位置，即在所述C搜索空间中搜索出与所述相匹配的所述的位置，然后时间量搜索鹈鹕个体向存在所述的区域移动，对时间量搜索鹈鹕逼近猎物策略进行建模，使得算法对所述C搜索空间进行扫描，其中目标所述猎物的位置在所述C搜索空间中是随机生成；S323、开发阶段，时间量搜索鹈鹕对所述C搜索空间中所有的所述进行目标猎物狩猎搜索，即在所述C搜索空间中搜索出与所述相匹配的所述，对时间量搜索鹈鹕的这种行为过程进行建模，算法检查时间量搜索鹈鹕位置附近的位置，使得算法收敛到更优的位置；S324、当算法满足最大迭代次数，输出与所述相匹配的所述；S325、将S324步骤输出的所述构建为百部药材所需标准外观演变节点时间长度库，其中，表示所述中第j个百部药材标准外观演变节点对应的百部药材所需标准外观演变节点时间长度，其中的单位为天；S4、采集目标百部药材当前外观图像数据并与所述百部药材所需标准外观演变节点图像库进行目标百部药材的外观演变节点信息分析处理，生成目标百部药材当前外观演变节点数据，所述S4包括以下步骤：S41、当所述生成完成时，通过拍摄镜头在线采集待测目标百部药材的当前整体外观图像并生成目标百部药材当前外观图像数据K；S42、采用双向搜索算法将所述K与所述中所述进行图像特征匹配，搜索出与所述K相匹配的所述对应百部药材的外观演变节点并经过数据标识生成目标百部药材当前外观演变节点数据e，其中；S5、依据所述目标百部药材当前外观演变节点数据与所述百部药材所需标准外观演变节点时间长度库进行目标百部药材的外观演变节点对应的时间长度搜索处理，生成目标百部药材当前外观演变节点时间长度数据，所述S5包括以下步骤：S51、将所述e与所述中所述按照百部药材标准外观演变节点编号字符匹配，搜索出所述e对应的所述并构建为目标百部药材当前外观演变节点时间长度数据f，其中f的单位为天；S6、根据百部药材的所需标准外观演变节点时间长度库和当前外观演变节点时间长度进行目标百部药材活性成分正常使用状态的时间长度数值分析，生成目标百部药材稳定使用时间长度数据，所述S6包括以下步骤：S61、对所述中所述进行时间长度数值经比对，筛选出时间长度数值最大的所述并经过数据标识生成h，其中h的单位为天；S62、将所述h与所述f进行时间长度作差数值处理，生成U，其中，U的单位为天；S7、构建出百部药材活性成分稳定性预测评价数据并执行百部药材活性成分稳定性预测评价结果反馈作业。

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