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申请/专利权人：中国标准化研究院

摘要：本申请公开了一种利用荧光探针法检测植物油中的黄曲霉毒素的方法，其通过在后端引入数据处理和分析算法来进行荧光强度的时间序列数据的时序分析，以此来捕获荧光强度的时序模式和变化趋势，从而基于荧光亮度的时序变化特征来推断黄曲霉毒素的浓度值，以进行黄曲霉毒素的浓度值检测。

主权项：1.一种利用荧光探针法检测植物油中的黄曲霉毒素的方法，其特征在于，包括：获取荧光强度的时间序列；将所述荧光强度的时间序列按照预定时间尺度进行序列切分以得到荧光强度的局部时间序列的集合；将所述荧光强度的局部时间序列的集合中的各个荧光强度的局部时间序列分别按照时间维度进行排列为以得到荧光强度局部时序输入向量的集合；通过基于深度神经网络的荧光强度时序关联特征提取器分别对所述荧光强度局部时序输入向量的集合中的各个荧光强度局部时序输入向量进行特征提取以得到荧光强度局部时序关联特征向量的集合；对所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合进行典型特征提取以得到荧光强度典型时序模式特征；基于所述荧光强度典型时序模式特征，确定黄曲霉毒素的浓度值；所述基于深度神经网络的荧光强度时序关联特征提取器为基于一维卷积层的荧光强度时序关联特征提取器；通过基于深度神经网络的荧光强度时序关联特征提取器分别对所述荧光强度局部时序输入向量的集合中的各个荧光强度局部时序输入向量进行特征提取以得到荧光强度局部时序关联特征向量的集合，包括：将所述荧光强度局部时序输入向量的集合中的各个荧光强度局部时序输入向量分别通过基于一维参积层的荧光强度时序关联特征提取器以得到所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合；对所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合进行典型特征提取以得到荧光强度典型时序模式特征，包括：对所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合进行特征优化以得到优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合；将所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合通过典型特征提取网络以得到荧光强度典型时序模式特征向量作为所述荧光强度典型时序模式特征；对所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合进行特征优化以得到优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合，包括：分别计算所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合中的每个荧光强度局部时序关联特征向量的加权系数以得到由多个加权系数组成的加权系数向量；以所述加权系数向量中的各个加权系数作为加权因数对所述荧光强度局部时序关联特征向量的集合进行加权优化以得到所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合；将所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合通过典型特征提取网络以得到荧光强度典型时序模式特征向量作为所述荧光强度典型时序模式特征，包括：将所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合通过所述典型特征提取网络以如下典型特征提取公式进行处理以得到所述荧光强度典型时序模式特征向量；其中，所述典型特征提取公式为： 其中，vi和vj分别为所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合中第i和第j个优化后荧光强度局部时序关联特征向量的各个位置的特征值，vi和vj分别为所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合中第i和第j个优化后荧光强度局部时序关联特征向量，Vk是所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合，log表示以2为底的对数函数值，L为各个所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的长度，M为所述优化后荧光强度局部时序关联特征向量的集合中向量的个数减一，Di为荧光强度局部时序语义波动特征向量中各个位置的特征值，Ns是所述荧光强度局部时序语义波动特征向量的长度，exp·为指数运算，V是所述荧光强度典型时序模式特征向量；基于所述荧光强度典型时序模式特征，确定黄曲霉毒素的浓度值，包括：将所述荧光强度典型时序模式特征向量通过基于解码器的黄曲霉毒素浓度推断器以得到推断结果，所述推断结果为黄曲霉毒素的浓度值；将所述荧光强度典型时序模式特征向量通过基于解码器的黄曲霉毒素浓度推断器以得到推断结果，所述推断结果为黄曲霉毒素的浓度值，包括：使用所述解码器以如下公式将所述荧光强度典型时序模式特征向量进行解码回归以获得用于表示黄曲霉毒素的浓度值的解码值；其中，所述公式为：其中X表示所述荧光强度典型时序模式特征向量，Y是所述解码值，W是权重矩阵，表示矩阵相乘。

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