Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 安徽农业大学徐强获国家专利权

安徽农业大学徐强获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种桑黄种质资源保护及开发利用的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:CN120632482B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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:202510720652.0,技术领域涉及:G06F18/22;该发明授权一种桑黄种质资源保护及开发利用的方法是由徐强;钱名岚;杨晨;吴芹;龚赛;李仁杰;郝艳佳;许腾龙;林群英设计研发完成,并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

一种桑黄种质资源保护及开发利用的方法在说明书摘要公布了:本发明涉及生物信息学技术领域,尤其涉及一种桑黄种质资源保护及开发利用的方法,获取预设数量个种质资源关联各区域桑黄的采摘周期和采摘频率,以及各区域桑黄的各区域特征信息;将任一种桑黄设定为有效桑黄,根据有效桑黄与其他各区域桑黄之间相同菌株特征信息的区别,获取有效桑黄与其他各区域桑黄的匹配度值,筛选出有效桑黄的候选桑黄,获取每个种质资源关联有效桑黄的调整应用价值分数置信度;根据每个种质资源关联各区域桑黄的调整应用价值分数置信度关联隐语义模型的代价函数进行调整,获取预测应用价值矩阵,关联每个种质资源的保护策略信息进行调整。本发明可准确调整对种质资源的保护策略信息,提升种质资源的成熟利用率。

本发明授权一种桑黄种质资源保护及开发利用的方法在权利要求书中公布了:1.一种桑黄种质资源保护及开发利用的方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: 获取预设数量个种质资源关联各区域桑黄的采摘周期和采摘频率,以及各区域桑黄的各区域特征信息;将每个种质资源关联各区域桑黄每次采摘的首次时间点设定为采摘时间点; 根据采摘周期,获取每个种质资源关联各区域桑黄的应用价值分数;根据每个种质资源和其他每个种质资源之间关联共同采摘桑黄的应用价值分数匹配状态、共同采摘桑黄的菌株数量、以及共同采摘桑黄的应用价值分数区别,获取每个种质资源的应用价值分数异常值; 将任一种桑黄设定为有效桑黄,根据有效桑黄与其他各区域桑黄之间相同菌株特征信息的区别,获取有效桑黄与其他各区域桑黄的匹配度值,筛选出有效桑黄的候选桑黄;根据每个种质资源的应用价值分数异常值、有效桑黄与各区域候选桑黄的匹配度值、以及每个种质资源关联各区域候选桑黄的应用价值分数,获取每个种质资源关联有效桑黄的应用价值分数置信度; 关联所述应用价值分数置信度进行调整,获取每个种质资源关联有效桑黄的调整应用价值分数置信度; 根据每个种质资源关联各区域桑黄的调整应用价值分数置信度关联隐语义模型的代价函数进行调整,获取预测应用价值矩阵,关联每个种质资源的保护策略信息进行调整; 所述应用价值分数置信度越大,对应种质资源关联有效桑黄的应用价值分数越准确; 所述应用价值分数异常值的获取方法为: 将第a个种质资源和第b个种质资源之间共同采摘的桑黄,设定为检测桑黄; 将第a个种质资源关联各区域检测桑黄的应用价值分数,设定为第一区域状态信息; 将第b个种质资源关联各区域检测桑黄的应用价值分数,设定为第二区域状态信息; 获取第一区域状态信息与第二区域状态信息的相关度,设定为第a个种质资源和第b个种质资源之间的价值差异分数; 获取第a个种质资源与其他每个种质资源之间的价值差异分数,将大于预设的价值差异分数阈值的价值差异分数所对应的其他种质资源,设定为第a个种质资源的候选种质资源; 针对第a个种质资源的任一候选种质资源,根据第a个种质资源与该候选种质资源之间的价值差异分数、检测桑黄的菌株区域数量、以及第a个种质资源与该候选种质资源关联各区域检测桑黄的应用价值分数区别,获取第a个种质资源与该候选种质资源之间的第一开发价值; 将第a个种质资源与每个候选种质资源之间的第一开发价值累加的记录,设定为第a个种质资源的应用价值分数异常值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人安徽农业大学,其通讯地址为:238000 安徽省合肥市长江西路130号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。