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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利原料血浆蛋白含量测定模型训练方法、系统、介质及设备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：CN119167997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411578539.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权原料血浆蛋白含量测定模型训练方法、系统、介质及设备是由张惠;董芹;田伟路;刘秀萍设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本原料血浆蛋白含量测定模型训练方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种原料血浆蛋白含量测定模型训练方法、系统、介质及设备，涉及蛋白含量测定领域，方法包括：获取原料血浆样本及其真实蛋白含量标签；采用双传感器基于不同温度采集原料血浆样本的近红外光谱，得到包含温度数据的近红外光谱；训练CNN‑LSTM模型，将包含温度数据的近红外光谱输入至CNN‑LSTM模型中，得到每个近红外光谱的预测蛋白含量标签；根据每个原料血浆样本的预测蛋白含量标签和真实蛋白含量标签计算模型的损失函数，当模型的损失最小时，得到训练好的CNN‑LSTM模型。基于近红外光谱分析技术与数据融合策略，利用模型学习包含温度信息的光谱数据与真实蛋白含量之间的关系，消除温度对蛋白含量检测结果的影响。

本发明授权原料血浆蛋白含量测定模型训练方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种原料血浆蛋白含量测定模型训练方法，其特征在于，包括：获取原料血浆样本及其真实蛋白含量标签；采用双传感器基于不同温度采集原料血浆样本的近红外光谱，得到包含温度数据的近红外光谱；所述近红外光谱包括第一光谱和第二光谱；训练CNN-LSTM模型，将包含温度数据的近红外光谱输入至CNN-LSTM模型中，得到每个近红外光谱的预测蛋白含量标签；根据每个原料血浆样本的预测蛋白含量标签和真实蛋白含量标签计算模型的损失函数，当模型的损失最小时，得到训练好的CNN-LSTM模型；所述训练CNN-LSTM模型的具体过程为：将包含温度数据的近红外光谱与真实蛋白含量标签输入CNN-LSTM模型进行训练；具体的，将温度数据、第一光谱和第二光谱以一定顺序按照N×N矩阵输入模型，通过模型卷积层进行从1×1到N×N的特征提取，得到预测蛋白含量标签。

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大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区文化西路44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”。