【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定，尤其涉及一種基于ai(人工智能)的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法及系統。
技術介紹
1、目前，對于竹筍蛋白肽和鈣的協同作用研究，往往依賴于傳統的實驗方法和數據分析手段，存在以下問題：實驗過程繁瑣，數據收集效率低下；數據分析精度不高，難以準確揭示協同作用機制；缺乏智能化的實驗設計和數據分析工具，限制了研究深度和廣度。因此，需要開發一種基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法及系統，以提高研究效率和準確性，促進該領域的科學進展。
2、通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：
3、(1)實驗過程繁瑣，數據收集效率低下。
4、(2)數據分析精度不高，難以準確揭示協同作用機制。
5、(3)缺乏智能化的實驗設計和數據分析工具，限制了研究深度和廣度。
技術實現思路
1、針對現有技術存在的問題，本專利技術提供了一種基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法及系統。
2、本專利技術是這樣實現的，一種基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法包括：
3、步驟1，實驗設計優化：
4、利用人工智能算法，包括遺傳算法、粒子群優化算法，對實驗條件進行智能優化，包括蛋白肽濃度、鈣離子濃度、反應時間、溫度參數的設定，獲取最佳的實驗條件組合；
5、步驟2，數據自動收集：
6、通過傳感器和自動化實驗設備，實時收集實驗過程中的數據，包括光譜數據、生物活
7、步驟3，協同作用分析：
8、利用人工智能算法，包括深度學習、支持向量機，對收集到的數據進行處理和分析，識別蛋白肽和鈣之間的協同作用模式，并預測其對生物體鈣吸收和利用的影響。
9、1.數據收集與預處理
10、數據收集：搜集實驗數據，包括蛋白肽的類型、結構、濃度和鈣的濃度及其生物可利用性的實驗測定數據。
11、預處理：對收集到的數據進行清洗、標準化和歸一化處理，處理缺失值，轉換非數值數據為數值型，以便于算法處理。
12、2.特征提取與選擇
13、特征提取：利用生物信息學方法從蛋白肽數據中提取關鍵特征，如氨基酸序列、分子量、親水性等。
14、特征選擇：使用統計測試、信息增益、相關性分析等方法從提取的特征中選擇最有助于模型識別蛋白肽和鈣之間協同作用的特征。
15、3.模型選擇與訓練
16、選擇算法：選擇適合的算法，如深度學習網絡(如卷積神經網絡、循環神經網絡等適合處理序列數據的模型)和支持向量機，用于分類或回歸任務。
17、訓練模型：使用選定的特征和算法在訓練集上訓練模型。進行交叉驗證以優化模型參數和防止過擬合。
18、4.模型驗證與性能評估
19、驗證：在獨立的測試集上驗證模型的性能，確保所得模型具有良好的泛化能力。
20、性能評估：通過各種度量標準(如準確率、召回率、f1分數、roc曲線等)評估模型在識別蛋白肽和鈣之間協同作用模式方面的效果。
21、5.應用與預測
22、預測應用：將訓練好的模型用于預測未知樣本的蛋白肽和鈣的協同作用，以及其對生物體鈣吸收和利用的影響。
23、實際應用案例：描述模型在具體生物或醫學研究中的應用，例如如何幫助改善人類或動物的鈣營養狀態。
24、6.結果解釋與應用
25、結果解釋：對模型的預測結果進行生物學上的解釋，分析蛋白肽和鈣之間可能的作用機制。
26、應用展望：討論該模型在臨床營養、食品科學和生物技術等領域的潛在應用，以及如何可能推動相關行業的發展。
27、進一步，所述實驗設計優化：
28、1)參數設置：
29、首先設定實驗的基礎參數范圍，包括蛋白肽濃度、鈣離子濃度、反應時間和溫度；
30、2)優化算法應用：
31、利用遺傳算法、粒子群優化算法對實驗參數進行智能優化；通過模擬自然選擇、鳥群、魚群的社會行為來搜索最優解；
32、3)優化過程。
33、進一步，所述優化過程：設定算法的迭代次數和收斂條件，運行算法進行實驗條件的優化；算法輸出最優的參數設置，用于后續的實驗。
34、進一步，所述數據自動收集：
35、(1)傳感器布置：
36、在實驗設備中安裝溫度、光譜傳感器，實時監測實驗過程中的關鍵數據；
37、(2)數據接口：
38、開發數據收集接口；
39、(3)自動記錄：
40、具備數據自動記錄功能，實驗數據按時間序列自動保存，并供后續分析使用。
41、進一步，所述協同作用分析：
42、a、數據預處理：對收集的數據進行清洗、標準化處理，以便于算法處理；
43、b、模型訓練：利用深度學習、支持向量機算法構建模型，對實驗數據進行學習訓練；輸入數據包括蛋白肽濃度、鈣離子濃度參數，輸出預測的鈣吸收效率；
44、c、分析與預測。
45、進一步，所述分析與預測：運用訓練好的模型對未知數據進行預測分析，識別蛋白肽與鈣離子之間的協同作用模式，并對其影響鈣吸收和利用的效果進行預測。
46、本專利技術的另一目的在于提供一種實施如權利要求1-6任意一項所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法的基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定系統，其特征在于，所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定系統包括：
47、設計優化模塊，用于利用人工智能算法，包括遺傳算法、粒子群優化算法，對實驗條件進行智能優化，包括蛋白肽濃度、鈣離子濃度、反應時間、溫度參數的設定，獲取最佳的實驗條件組合；
48、數據收集模塊，用于通過傳感器和自動化實驗設備，實時收集實驗過程中的數據，包括光譜數據、生物活性數據；
49、分析模塊，用于利用機器學習算法，包括深度學習、支持向量機，對收集到的數據進行處理和分析，識別蛋白肽和鈣之間的協同作用模式，并預測其對生物體鈣吸收和利用的影響。
50、本專利技術的另一目的在于提供一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法的步驟。
51、本專利技術的另一目的在于提供一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法的步驟。
52、本專利技術的另一目的在于提供一種信息數據處理終端，所述信息數據處理終端用于實現所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定系統。
53、結合上述的技術方案和解決的技術問題，本專利技術所要保護的技術方案所具備的優點及積極效果為：...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，該方法包括實驗設計優化步驟，其中利用遺傳算法對實驗條件進行智能優化，遺傳算法通過以下數學公式表示其進化過程：
3.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，該方法在實驗設計優化步驟中利用粒子群優化算法對實驗參數進行智能優化，粒子群優化算法通過以下數學公式更新粒子的速度和位置：
4.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，所述實驗設計優化：
5.如權利要求2所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，所述優化過程：設定算法的迭代次數和收斂條件，運行算法進行實驗條件的優化；算法輸出最優的參數設置，用于后續的實驗；
6.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，所述協同作用分析：
7.一種實施如權利要求1-6任意一項所述基于人工智能
8.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如權利要求1-6任意一項所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行如權利要求1-6任意一項所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法的步驟。
10.一種信息數據處理終端，其特征在于，所述信息數據處理終端用于實現如權利要求7所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定系統。
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，該方法包括實驗設計優化步驟，其中利用遺傳算法對實驗條件進行智能優化，遺傳算法通過以下數學公式表示其進化過程：
3.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，該方法在實驗設計優化步驟中利用粒子群優化算法對實驗參數進行智能優化，粒子群優化算法通過以下數學公式更新粒子的速度和位置：
4.如權利要求1所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，所述實驗設計優化：
5.如權利要求2所述基于人工智能的竹筍蛋白肽和鈣的協同作用測定方法，其特征在于，所述優化過程：設定算法的迭代次數和收斂條件，運行算法進行實驗條件的優化；算法輸出最優的參數設置，用于后續的實驗；
6.如權利要求1所述基于人工智能...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊慧敏，邵瓊，李雯，郭帆，吳良如，楊金來，潘雁紅，
申請(專利權)人：國家林業和草原局竹子研究開發中心，
類型：發明
國別省市：
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