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龙图腾网获悉重庆市人口和计划生育科学技术研究院申请的专利基于联邦学习与动态时序预测的精液样本质量管理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：CN121117522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511672265.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于联邦学习与动态时序预测的精液样本质量管理系统是由杨继高;刘炳南;万凌;黄静;盛维琼设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习与动态时序预测的精液样本质量管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联邦学习与动态时序预测的精液样本质量管理系统，其中数据获取模块100，用于对接收到的原始精液样本检测数据进行清洗处理，联邦学习协同模块200采用改进的Paillier同态加密算法对本地模型梯度参数进行加密传输，动态时序预测模块300从精液样本的检测数据中提取具有时序依赖关系的质量特征，对预测模型进行在线增量训练；多模态数据融合模块400用于提取精液样本的基因组特征序列与分析样本存储的环境参数；质量评估决策模块500通过融合时序预测模型与基因组特征序列。本发明通过联邦学习架构实现了多中心数据协同建模，结合多模态数据融合技术具备在线增量学习能力，可持续优化预测模型，有效适应样本特征的变化。

本发明授权基于联邦学习与动态时序预测的精液样本质量管理系统在权利要求书中公布了：1.基于联邦学习与动态时序预测的精液样本质量管理系统，其特征在于，包括数据获取模块100、联邦学习协同模块200、动态时序预测模块300、多模态数据融合模块400和质量评估决策模块500； 所述数据获取模块100，用于对接收到的原始精液样本检测数据进行清洗、归一化和格式化处理，以生成标准化的时序检测数据； 所述联邦学习协同模块200输入所述数据获取模块的输出的时序检测数据，所述联邦学习协同模块200包括同态加密单元201和动态权重分配单元202，所述同态加密单元201采用改进的Paillier同态加密算法对本地模型梯度参数进行加密传输，所述动态权重分配单元202基于精液数据质量评分及数据时效性指标，通过自适应权重分配算法动态计算聚合权重； 联邦学习模块输出全局模型参数至动态时序预测模块作为初始化权重，并结合所述数据获取模块提供的时序检测数据进行质量趋势预测； 所述动态时序预测模块300包含时序特征提取单元301和增量学习单元302，所述时序特征提取单元301采用融合注意力机制的长短时记忆网络，从精液样本的检测数据中提取具有时序依赖关系的质量特征，所述增量学习单元302基于滑动时间窗口内的新样本数据，对预测模型进行在线增量训练； 所述多模态数据融合模块400集成基因测序数据解析单元401和环境参数分析单元402，所述基因测序数据解析单元401用于提取精液样本的基因组特征序列，所述环境参数分析单元402用于分析样本存储的环境参数；多模态数据融合模块400包含跨模态对齐单元403，该单元采用基于对抗性训练的领域自适应网络，以在潜在特征空间中对齐基因测序数据解析单元401提取的基因组特征序列与环境参数分析单元402提取的环境参数特征向量的分布； 多模态融合模块的融合特征向量输入质量评估模块作为双输入之一，时序预测模块的残差输出与基因组特征共同输入异常检测引擎； 动态时序预测模块300和多模态数据融合模块400协同工作，从不同角度提取精液样本的特征，为质量评估提供全面的信息，所述质量评估决策模块500包括异常检测引擎501和动态阈值调整单元502，所述异常检测引擎501通过融合时序预测模型与基因组特征序列，识别样本质量异常状态，所述动态阈值调整单元502采用自适应算法动态调整质量评估的判定阈值。

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