摘要
本发明涉及智能制造技术领域,具体为一种昆虫蛋白提取过程的可视化智能监控方法及系统,包括以下步骤:通过采集昆虫蛋白提取过程数据,计算时间演变及关键构象变化,生成提取路径数据,利用主成分分析计算终期构象稳定性及熵值变化,生成熵变曲线,输入隐马尔可夫模型计算状态转换概率,生成标签序列,基于标签序列与熵值进行异常检测,识别异常构象时段,分析实验参数并改进,生成昆虫蛋白可视化监控结果。本发明中,通过实时捕捉昆虫蛋白提取轨迹,解析构象演化过程,量化熵变揭示能量变化趋势,结合概率模型识别状态转移规律,筛查异常构象并溯源实验变量,制定优化反馈组合方案,提升监控系统灵敏度与决策支持能力。
技术关键词
智能监控方法
状态转换概率
隐马尔可夫模型
分子动力学模拟计算
蛋白
时间段
序列
代表
标签
密度
成分分析
曲线
因子
数据
参数
动态时间规整算法
变量
基准
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智能监控系统
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