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龙图腾网获悉广东孚延盛科技有限公司申请的专利基于AI图像识别的酸值确定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：CN119643784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510180082.0，技术领域涉及：G01N31/16；该发明授权基于AI图像识别的酸值确定方法及系统是由张军;莫国智;黄卓斌设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI图像识别的酸值确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于AI图像识别的酸值确定方法及系统，属于AI图像识别领域，方法包括：在酸值滴定过程中进行数据实时采集，对实时采集的数据进行预处理；构建颜色梯度动态提取模型，生成综合特征矩阵；计算特征突变点的特征重要性权重，量化特征突变点在关键时间段的贡献度，对综合特征矩阵进行加权，生成加权特征矩阵，提取滴定终点得到滴定终点预测结果，根据滴定终点计算滴定剂体积；构建置信度评分模型对滴定终点预测时间进行置信度评分，根据最终的终点时间计算最终滴定剂体积；根据最终的终点时间计算酸值并生成实验报告。本发明有效克服了现有技术的缺点，为酸值检测领域提供了一种全面、高效、智能化的解决方案，具有极高的应用价值。

本发明授权基于AI图像识别的酸值确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI图像识别的酸值确定方法，其特征在于，所述方法包括： S1、在酸值滴定过程中进行数据实时采集，并对实时采集的数据进行基于时序一致性的预处理，得到预处理后的数据；其中，所述数据包括图像数据和光谱数据； S2、构建颜色梯度动态提取模型从预处理后的图像数据中提取图像动态特征，构建吸光度变化动态提取模型从预处理后的光谱数据中提取光谱动态特征，综合所述图像动态特征和光谱动态特征，生成综合特征矩阵； S3、根据所述综合特征矩阵计算特征突变点的特征重要性权重，用于量化特征突变点在关键时间段的贡献度，然后基于所述特征重要性权重对综合特征矩阵进行加权，生成加权特征矩阵，在关键时间窗口内，基于加权特征矩阵通过非线性判定模型提取滴定终点得到滴定终点预测时间，同时根据滴定终点预测时间计算滴定剂体积； S4、构建置信度评分模型对滴定终点预测时间进行置信度评分，判断是否需要对滴定终点预测时间进行校正，并根据最终的终点时间重新计算最终滴定剂体积： 若置信度评分小于预设阈值，则认为滴定终点预测时间存在潜在误差，则进行校正，输出校正后的终点时间为最终的终点时间，所述校正通过一个非线性误差修正模型实现，所述非线性误差修正模型结合加权特征矩阵的时间序列平滑性实现； 若置信度评分大于或等于预设阈值，则认为滴定终点预测时间不存在潜在误差，直接输出为最终的终点时间； S5、根据最终的终点时间计算酸值并生成实验报告； 其中，所述根据所述综合特征矩阵计算特征突变点的特征重要性权重，具体为： ； 其中，是特定时间点的特征重要性权重；控制特征强度的影响；代表当前处理的特定时间点；是时间点的循环变量索引；控制时间邻近变化的影响，是综合特征矩阵中第t列的特征向量，表示特定时间点t的多模态特征，是综合特征矩阵中第列的特征向量，表示特定时间点t-1的多模态特征；将分母进行归一化，确保；表示二范数； 基于时间点的特征重要性权重所构成的特征重要性权重向量对综合特征矩阵进行加权，生成加权特征矩阵，其中，综合特征矩阵是包含所有时间点特征的矩阵： ； 其中，为特征重要性权重向量，在加权特征矩阵中提取特征强度最大的时间点，以及关键时间窗口，其中是窗口长度，反映滴定反应的关键变化阶段； 其中，在关键时间窗口内，基于加权特征矩阵通过非线性判定模型提取滴定终点预测时间，同时根据滴定终点预测时间计算滴定剂体积： ； 其中，是滴定终点预测时间，由基于多模态特征变化趋势计算得到；是滴定剂体积计算函数，结合滴定速度和时间推算； 其中，所述置信度评分模型，表示为： ； 其中，为滴定终点预测时间的置信度评分，取值范围为；表示终点附近的多模态特征变化幅度，用于评估终点变化的显著性，为滴定终点的加权多模态特征向量，为滴定终点前一时刻的加权多模态特征向量，其中，是在滴定终点预测时间的具体的值；表示滴定剂体积变化速率，用于捕捉异常滴定反应；和是调节参数，分别控制特征变化和体积变化对置信度的影响； 所述非线性误差修正模型，表示为： ； 其中，为修正后的滴定终点时间；是预测误差的校正项，由的时间序列特征加权平均得到，为时间点t的加权多模态特征向量；是误差校正因子，用于平衡修正的幅度；非线性判定模型为采用支持向量机作为非线性判定模型。

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