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龙图腾网获悉西华师范大学申请的专利基于主成分分析的油橄榄叶多酚成分动态监测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：CN121558666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610082140.0，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权基于主成分分析的油橄榄叶多酚成分动态监测方法及系统是由王碧霞;周君林;李俊霏;赵春艳;沈辉;范仕兵设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主成分分析的油橄榄叶多酚成分动态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于主成分分析的油橄榄叶多酚成分动态监测方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：获取原始数据；根据原始数据进行光谱区间分离，得到纯化多酚特征光谱序列；根据纯化多酚特征光谱序列进行光谱解卷积处理，得到多酚亚组分浓度演化矩阵；根据多酚亚组分浓度演化矩阵进行主成分重构，得到重构结果；根据重构结果进行轨迹拟合，通过将主成分得分轨迹拟合为包含羟基酪醇糖苷水解与氧化缩合步骤的动力学网络模型，得到拟合结果；根据拟合结果进行预测，预测羟基酪醇游离态含量及其衍生物相对占比的演化终点，得到动态监测结果。本发明实现了对油橄榄叶中羟基酪醇糖苷、橄榄苦苷等具体多酚成分动态转化过程的精确监测与预测。

本发明授权基于主成分分析的油橄榄叶多酚成分动态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主成分分析的油橄榄叶多酚成分动态监测方法，其特征在于，包括： 获取原始数据，所述原始数据为油橄榄叶在连续监测时间点上的、包含多酚特征官能团振动与电子跃迁响应的原始近红外及中红外波段吸收光谱数据； 根据所述原始数据进行光谱区间分离，得到纯化多酚特征光谱序列； 根据所述纯化多酚特征光谱序列进行光谱解卷积处理，通过将时序光谱分解为多酚亚组分的基谱及其各自随时间变化的浓度轮廓，得到多酚亚组分浓度演化矩阵； 根据所述多酚亚组分浓度演化矩阵进行主成分重构，通过将多酚亚组分间随时间演化的浓度比关系作为重构数据协方差结构的动态约束条件，提取表征前体消耗与产物积累关联趋势的动态主成分，得到重构结果； 根据所述重构结果进行多酚转化动力学轨迹拟合，通过将主成分得分轨迹拟合为包含羟基酪醇糖苷水解与氧化缩合步骤的动力学网络模型，得到拟合结果； 根据所述拟合结果进行预测，基于动力学模型外推至目标储存或加工条件，预测羟基酪醇游离态含量及其衍生物相对占比的演化终点，得到动态监测结果； 其中，根据所述多酚亚组分浓度演化矩阵进行主成分重构，通过将多酚亚组分间随时间演化的浓度比关系作为重构数据协方差结构的动态约束条件，提取表征前体消耗与产物积累关联趋势的动态主成分，得到重构结果，包括： 根据所述多酚亚组分浓度演化矩阵，进行浓度比矩阵构建处理，通过计算羟基酪醇糖苷与橄榄苦苷、以及不同黄酮醇苷类相互之间在各时间点的浓度比值，生成表征潜在代谢转化关系的动态浓度比矩阵； 根据所述多酚亚组分浓度演化矩阵与所述动态浓度比矩阵，进行约束化协方差结构重构处理，通过将所述动态浓度比矩阵反映的稳定比例关系作为正则化项，融入协方差计算过程，构造出能够放大代谢关联信号、抑制随机波动的目标协方差矩阵； 根据所述目标协方差矩阵进行主成分提取处理，通过对矩阵进行特征分解，选取特征向量方向与羟基酪醇糖苷浓度减少、橄榄苦苷浓度增加趋势最吻合的主成分，得到反映多酚核心代谢转化路径动态的重构结果； 其中，根据所述重构结果进行多酚转化动力学轨迹拟合，通过将主成分得分轨迹拟合为包含羟基酪醇糖苷水解与氧化缩合步骤的动力学网络模型，得到拟合结果，包括： 根据所述重构结果中的主成分得分轨迹，进行轨迹段与转化步骤的关联分析处理，通过识别得分轨迹的拐点与不同变化速率阶段，将其与羟基酪醇糖苷水解的快速消耗阶段、以及后续氧化缩合的缓慢积累阶段进行时序关联，得到分段标识的动力学轨迹； 根据所述动力学轨迹，进行串联反应动力学网络结构构建处理，通过依据分段时序关系，构建以羟基酪醇糖苷为起始反应物、经水解生成羟基酪醇、再经氧化缩合生成二聚或多聚产物的两级串联反应网络拓扑结构，得到待求解的动力学网络模型； 根据所述动力学网络模型与所述分段标识的动力学轨迹，进行模型参数求解与优化处理，通过将不同轨迹段的数据分别代入对应反应步骤的速率方程进行迭代拟合，求解得到水解反应与氧化缩合反应的反应级数、速率常数及活化能参数集合作为拟合结果。

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