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！

龙图腾网获悉韩山师范学院申请的专利基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统及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：CN120388622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510464470.1，技术领域涉及：G16B45/00；该发明授权基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统及方法是由赵崇治;王锦旭;卢贾勋;黎梓袁;徐晓玉;陈志轩;佘俊泽;刘亦菲;罗凯城;黄雅璇;叶雨儿设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及可视化图表生成技术领域，具体为基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统及方法。本发明结合PCA降维和加权LSTM建模，提高了微生物培养实验数据的处理效率和预测精度。通过PCA降维，提取培养环境、微生物特性和培养过程的关键特征，减少冗余信息，使模型更具泛化能力；基于加权LSTM模型的预测与实际统计微生物量对比，可视化实验趋势，帮助优化培养条件；实时误差计算与异常检测机制能够动态监测微生物生长情况，精准识别异常时间点，并通过LOF算法深入分析异常实验参数，找出关键异常分量，最终生成可视化图像，直观展示异常来源和影响因素。

本发明授权基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于模型参数的微生物数据可视化图表生成系统，其特征在于，包括： 主成分参数获取模块，用于获取微生物培养的历史实验数据，使用PCA方法对所述历史实验数据进行降维，得到降维实验数据；所述历史实验数据包括历史实验参数和统计微生物量；所述降维实验数据包括主成分参数和统计微生物数量，所述主成分参数包括培养环境参数、微生物特性参数和培养过程参数； 对比数据可视化模块，用于通过加权LSTM模型对所述降维实验数据进行建模，得到预训练加权LSTM模型，记录测试集产生的测试微生物量，并与所述统计微生物量进行对比，生成对比可视化图像；LSTM模块，包含三个LSTM子模块，分别用于处理培养环境参数、微生物特性参数和培养过程参数；LSTM模块的三个LSTM子模块分别输出、和，这些输出可以表示为： ； ； ； 其中表示LSTM子模块，表示培养环境参数，表示微生物特性参数，表示培养过程参数，、和分别表示LSTM子模块的权重和偏置； 误差可视化模块，用于记录初始微生物数量，每隔第一时间间隔进行一次微生物数量预测和微生物数量采集，得到预测微生物量和实时微生物量并计算两者之间的实时误差率，生成误差可视化图像； 异常检测模块，用于判断所述实时误差率与误差阈值之间的关系，若所述实时误差率大于误差阈值，标记所述实时误差率的计算时间为异常点，并将所述异常点在所述误差可视化图像中标记； 异常数据可视化模块，用于获取异常点处的异常实验参数，通过局部异常因子算法计算所述异常实验参数的各分量的LOF值，获取异常实验参数的关键异常分量，并输出关键异常分量的可视化图像；获取异常实验参数的异常分量包括：获取异常实验参数，合并所述历史实验参数和所述异常实验参数为完整数据集；采用KNN密度估计计算所述完整数据集每个参数分量的LOF值，确定各参数分量的局部异常程度；设置异常阈值，筛选出LOF值大于所述异常阈值的异常分量，构造异常分量集合；分析所述异常分量集合，找到导致实验数据异常的关键异常分量；每个参数分量的LOF值的计算公式可以表示为： ； 其中，表示参数分量的LOF值，表示KNN算法的最临近点的个数，表示点的个近邻点，表示点局部可达密度。

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韩山师范学院，其通讯地址为：521041 广东省潮州市湘桥区桥东；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。