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龍圖騰網獲悉長春中醫藥大學申請的專利一種基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120387104B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510873723.0，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權一種基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法及系統是由郭婷婷;李蕙;尚云鵬;車路明設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法及系統，本發明涉及中藥藥物分析技術領域，包括以下步驟：S1：采集中藥樣本的化學指紋圖譜、顯微圖像、代謝組學數據和地理標志信息。該基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法及系統，通過動態權重分配機制與高階非線性協同表征技術，有效解決了傳統中藥鑒別中多模態數據融合失效的核心問題，動態權重分配網絡基于實時熵值波動與樣本密度自適應調整各模態貢獻度，顯著提升了近緣物種、炮制品差異等復雜場景下的鑒別精度；高階張量融合空間結合對抗生成訓練，突破了線性核函數對“成分?形態?功效”非線性關聯的表征局限，使聚類邊界更貼合中藥整體特性。

本發明授權一種基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于聚類分析的中藥藥物分析鑒別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采集中藥樣本的化學指紋圖譜、顯微圖像、代謝組學數據和地理標志信息，對所述化學指紋圖譜進行小波包變換提取頻域特征并消除基線漂移，對所述顯微圖像進行超像素分割構建細胞壁拓撲結構圖，對所述代謝組學數據采用滑動窗口法提取時間序列動態特征，對所述地理標志信息進行空間插值生成環境因子分布矩陣； S2：通過雙流深度卷積網絡分別提取化學指紋的頻域特征和顯微圖像的拓撲特征，利用雙向長短期記憶網絡分析代謝組學數據與地理標志信息的隱含關聯性，生成跨模態注意力矩陣； S3：基于實時計算的各模態特征向量熵值波動及樣本分布密度，通過動態門控機制生成模態權重系數，動態調整化學指紋特征、顯微圖像特征及代謝組學特征的融合比例； S4：將加權后的多模態特征映射至預設的高階張量融合空間，通過對抗生成式訓練構造偽樣本，學習化學組分濃度與顯微結構拓撲的非線性映射函數； S5：基于樣本在高階張量空間的局部密度分布，采用自適應核譜聚類算法生成中藥類別標簽，并通過變分自編碼器逆向解碼融合特征，篩選重構誤差超過預設閾值的異常樣本觸發權重再分配。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長春中醫藥大學，其通訊地址為：130117 吉林省長春市凈月開發區博碩路1035號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。