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申请/专利权人：四川省农业科学院茶叶研究所
摘要：本申请涉及智能提取领域，公开了一种茶树次生代谢物的提取方法，其通过温度传感器实时监测采集超声处理的过程中的提取温度数据，并在后端引入基于人工智能的数据处理和分析算法来进行超声处理过程中的温度数据的时序分析，以此来捕获超声处理过程温度的时序特征，以基于温度的实际变化来自适应调节超声功率，从而确保温度和超声波能量之间的协同作用，有助于提高提取效率和成分的保持率。这样，能够利用超声辅助氯化胆碱‑甘油低共熔溶剂提取茶多酚，可以有效提取茶树次生代谢物，保证提取液中有效成分的完整性和活性，并利用超声处理有助于提高提取效率。
主权项：1.一种茶树次生代谢物的提取方法，其特征在于，包括：将茶叶原料进行粉碎处理以得到茶粉；配置包含氯化胆碱和甘油的低共熔溶剂；将所述茶粉和所述低共熔溶剂进行混合并放入超声波设备中进行超声处理以得到提取液；对所述提取液进行过滤以得到含有茶多酚的提取液；以及对所述含有茶多酚的提取液进行减压蒸馏以得到浓缩茶多酚；将所述茶粉和所述低共熔溶剂进行混合并放入超声波设备中进行超声处理以得到提取液，包括：获取由温度传感器采集的所述超声处理的过程中的提取温度的时间序列；将所述提取温度的时间序列按照时间维度排列为提取温度时序输入向量；对所述提取温度时序输入向量进行多阶次时序关联隐含特征提取以得到提取温度一阶时序关联隐含特征向量和提取温度二阶时序关联隐含特征向量；将所述提取温度一阶时序关联隐含特征向量和所述提取温度二阶时序关联隐含特征向量输入基于先验分布的特征引导融合模块以得到提取温度多阶次时序关联隐含特征向量；基于所述提取温度多阶次时序关联隐含特征向量，确定推荐的超声功率值；其中，对所述提取温度时序输入向量进行多阶次时序关联隐含特征提取以得到提取温度一阶时序关联隐含特征向量和提取温度二阶时序关联隐含特征向量，包括：将所述提取温度时序输入向量通过基于第一一维卷积层的提取温度一阶时序特征提取器以得到所述提取温度一阶时序关联隐含特征向量；将所述提取温度一阶时序关联隐含特征向量通过基于第二一维卷积层的提取温度二阶时序特征提取器以得到所述提取温度二阶时序关联隐含特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省农业科学院茶叶研究所 茶树次生代谢物的提取方法
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