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龙图腾网获悉国家粮食和物资储备局科学研究院申请的专利一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测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：CN119418816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411556417.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法是由段章群;谢晨霞;郭咪咪设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法，涉及植物油的抗氧化剂组合预测技术领域，方法包括：将获取到的待预测的植物油样品的样本数据输入至预训练的预测模型中，得到待预测的植物油样品对应的抗氧化剂组合的预测结果；预训练的预测模型的构建过程为：收集数据并构建训练集和测试集；将训练集输入到预测模型中对模型进行训练，预测模型为带有注意力机制的因子分解机以及深度神经网络组合模型；通过测试集对预测模型进行验证，并根据验证结果对预测模型进行参数优化。本发明结合深度学习算法和一种电子设备来实现预测模型的构建，提升了确定抗氧化剂组合物的准确性以及效率。

本发明授权一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的植物油抗氧化剂组合预测方法，其特征在于，包括：将获取到的待预测的植物油样品的样本数据输入至预训练的预测模型中，得到所述待预测的植物油样品对应的抗氧化剂组合的预测结果；所述预训练的预测模型的构建过程为：采集实验植物油数据特征以及抗氧化剂组合的数据特征，对所有数据特征进行分类整合后构建训练集和测试集；将所述训练集输入到预测模型中进行模型训练，所述预测模型包括数据预处理模块，模型主体为采用带有注意力机制的因子分解机以及深度神经网络组合模型；通过测试集对所述预测模型进行验证，并根据验证结果对所述预测模型进行参数优化，并将优化后的预测模型作为下次模型训练中的预测模型，直至通过所述测试集对所述预测模型的验证，将通过验证的预测模型作为所述预训练的预测模型；所述因子分解机具体为： 其中，y′FM和ybAFM为引入双向注意力机制的因子分解机模块输出结果，w0为初始特征的权重矩阵，xi为抗氧化剂组合中两个抗氧化剂中的一个抗氧化剂的特征，xj为抗氧化剂组合中两个抗氧化剂中的另一个抗氧化剂的特征，vi⊙vj为特征xi与特征xj的元素乘积，P为预测层的权重，T为隐藏层的大小，n为抗氧化剂组合个数，ai,j是根据注意力机制计算的权重因子，wi为第i个初始特征的权重矩阵； a′ij＝hTσWvi⊙vjxixj+b；其中，h为模型参数，W为权重参数，σ为激活函数，b为偏置参数；其中，基于双向注意力机制Bi-Attention、因子分解机FM和深度神经网络DeepNN搭建组合预测模型，用FM做特征间低阶组合，用DeepNN做特征间高阶组合，FM模块和Deep模块共享FeatureEmbedding部分，所有特征融合后输入到组合预测模块，组合预测模块由神经网络构成；其中，双向注意力机制的引入是通过在FM模块和DNN模块中添加注意力层AttentionLayer来实现。

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