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龙图腾网获悉东北农业大学申请的专利一种基于SPI原料迭代分析的植物肉品质预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：CN121211405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511503359.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于SPI原料迭代分析的植物肉品质预测方法及系统是由郭增旺;田亚超;张高鹏;沙豪杰;王中江;杜晓宇;刘才华;郭亚男;刘军设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SPI原料迭代分析的植物肉品质预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于SPI原料迭代分析的植物肉品质预测方法及系统，涉及食品科学技术领域，包括以下步骤：构建原料特性指标数据库；对预先通过大豆分离蛋白原料制备的植物肉进行品质特性测定，并根据品质特性测定结果，构建植物肉品质特性指标数据库；基于原料特性指标数据库和植物肉品质特性指标数据库，分别构建并训练弹性网络回归模型和遗传算法‑多元线性回归模型；利用弹性网络回归模型和遗传算法‑多元线性回归模型对植物肉品质进行初步预测，并结合三元群智信息的证据融合方法对初步预测结果进行融合，得到最终的植物肉品质预测结果。本发明有助于更精准地把握植物肉品质，为植物肉的生产和优化提供有力支持。

本发明授权一种基于SPI原料迭代分析的植物肉品质预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SPI原料迭代分析的植物肉品质预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取大豆分离蛋白原料样本并进行理化性质分析，根据理化性质分析结果，构建原料特性指标数据库； S2、对预先通过大豆分离蛋白原料制备的植物肉进行品质特性测定，并根据品质特性测定结果，构建植物肉品质特性指标数据库； S3、基于原料特性指标数据库和植物肉品质特性指标数据库，分别构建并训练弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型； S4、利用弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型对植物肉品质进行初步预测，并结合三元群智信息的证据融合方法对初步预测结果进行融合，得到最终的植物肉品质预测结果； 所述利用弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型对植物肉品质进行初步预测，并结合三元群智信息的证据融合方法对初步预测结果进行融合，得到最终的植物肉品质预测结果包括以下步骤： S41、获取待制作植物肉的大豆分离蛋白原料数据，并分别利用弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型对植物肉品质进行多次初步预测，得到多次初步预测结果； S42、基于弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的多次初步预测结果，计算云模型的三元群智参数，并将三元群智参数进行二维表征处理，得到二维表征结果； S43、将二维表征结果转化为证据体，并通过相似度计算，测定弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型之间的冲突，得到冲突度； S44、基于冲突度采用量子加权平均算子进行证据融合，并通过D-S证据合成规则得到最终预测结果； 所述基于弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的多次初步预测结果，计算云模型的三元群智参数，并将三元群智参数进行二维表征处理，得到二维表征结果包括以下步骤： S421、基于弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的多次初步预测结果，分别计算弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的云模型参数，所述云模型参数包括期望值、熵值及超熵值； S422、分别获取弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型在进行循环迭代训练时的模型验证数据，并分别计算弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的三维质量系数，所述三维质量系数包括可靠性、特征偏好度及鲁棒性； S423、将弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的云模型参数和三维质量系数进行归一化处理，并将归一化后的云模型参数和三维质量系数进行组合，得到弹性网络回归模型和遗传算法-多元线性回归模型的二维表征结果。

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