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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利大数据驱动的有机茶油品质监测预警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：CN119692875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510201416.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权大数据驱动的有机茶油品质监测预警方法是由牛憬泽;王兆明设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本大数据驱动的有机茶油品质监测预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大数据驱动的有机茶油品质监测预警方法，涉及茶油质量评估技术领域，包括以下步骤：通过电子鼻技术对茶油气味成分进行实时采集，并将采集的气味数据输入至数据管理系统。本发明通过机器学习模型动态计算气味变化系数、气味层次关联指数和时间序列波动指数，能够精确捕捉气味变化的初期，动态调整传感器响应时间，提高气味变化异常期的检测精度。此大数据驱动的系统提升了茶油质量监控的精准度和实时性，有效减少人工误差，降低质量问题风险，保障消费者安全，增强企业品牌信誉。

本发明授权大数据驱动的有机茶油品质监测预警方法在权利要求书中公布了：1.大数据驱动的有机茶油品质监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：通过电子鼻技术对茶油气味成分进行实时采集，并将采集的气味数据输入至数据管理系统；将采集的茶油气味数据构建分析集合，并从中提取反映气味变化的关键特征；在检测窗口内对提取的关键特征进行分析处理，并将分析后的特征数据输入至预先训练的机器学习模型中，利用机器学习模型对茶油的质量变化进行预测；基于机器学习模型的预测结果，将茶油的气味变化过程划分为气味特征稳定期和气味特征异常期；针对气味特征稳定期，茶油气味变化平稳，符合正常质量标准，继续根据电子鼻预设的传感器响应时间进行气味监测，以确保茶油质量维持在正常范围内；针对气味特征异常期，基于机器学习模型评估的气味变化特征，动态延长传感器的响应时间，确保充分分析茶油气味变化，精确捕捉气味变化的细微变化；基于机器学习模型评估的气味变化特征，动态延长传感器的响应时间，确保充分分析茶油气味变化，精确捕捉气味变化的细微变化的具体步骤如下：一旦识别出气味异常期，根据气味变化系数的值进行动态调整传感器的响应时间，计算表达式如下：，式中，是调整后的传感器响应时间，是预设的传感器响应时间，是预设的气味变化系数参考阈值，是调节系数；在气味异常期，延长的响应时间不仅取决于气味变化系数，还需要考虑气味成分之间的变异特征，通过分析气味时间序列中的挥发性化合物变异情况，引入挥发性化合物变异指数量化气味变化的时间序列波动程度，计算表达式如下：，式中，是挥发性化合物变异指数，是时间点时刻的气味成分测量值，是时间步长索引，是时间步长的总数量；基于调整后的传感器响应时间和挥发性化合物变异指数，生成最终的响应时间调整量，计算表达式如下： ，式中，是响应时间调整量，是加权系数，作用是平衡气味变化系数和挥发性化合物变异指数对传感器响应时间调整的影响程度；将响应时间调整量与预设的传感器响应时间相加，得到最终的传感器响应时间，计算表达式如下：，式中，是最终调整后的响应时间，表示在气味异常期，经过调整后的最终传感器响应时间。

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