申请/专利权人：陕西女娲神草农业科技有限公司

申请日：2023-10-24

公开（公告）日：2023-12-26

公开（公告）号：CN117113119B

主分类号：G06F18/23

分类号：G06F18/23;G16C20/50;G06Q50/04;G06F17/16;G06F17/18;G06F18/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.26#授权;2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开

摘要：本发明涉及药物制备技术领域，揭露了一种应用于绞股蓝制备场景下的设备关联关系分析方法及系统，包括：查询药物制备流程对应的制备要求，计算药物制备设备在制备流程中的功能关联系数；调度绞股蓝药物对应的历史制备数据，对历史制备数据进行数据聚类处理，得到聚类制备数据，提取聚类制备数据对应的主元特征，得到数据主元特征，计算药物制备设备对应的设备贡献度，确定药物制备设备之间的贡献度关联性；提取药物制备设备对应的设备参数，分析药物制备设备之间的运行关联性；对药物制备设备进行关联性分析，得到关联分析结果，确定药物制备设备对应的制备序列。本发明在于提高绞股蓝制备场景下的设备关联关系分析的准确性。

主权项：1.一种应用于绞股蓝制备场景下的设备关联关系分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取绞股蓝药物制备场景下的药物制备流程，根据所述药物制备流程，调度绞股蓝制备场景下的药物制备设备，查询所述药物制备流程对应的制备要求，根据所述制备要求，计算所述药物制备设备在制备流程中的功能关联系数；调度所述绞股蓝药物对应的历史制备数据，对所述历史制备数据进行数据聚类处理，得到聚类制备数据，提取所述聚类制备数据对应的主元特征，得到数据主元特征，根据所述数据主元特征，计算所述药物制备设备对应的设备贡献度，根据所述设备贡献度，确定所述药物制备设备之间的贡献度关联性；提取所述药物制备设备对应的设备参数，根据所述设备参数，分析所述药物制备设备之间的运行关联性；结合所述功能关联系数、所述贡献度关联性以及所述运行关联性，对所述药物制备设备进行关联性分析，得到关联分析结果，根据所述关联分析结果，确定所述药物制备设备对应的制备序列；所述根据所述制备要求，计算所述药物制备设备在制备流程中的功能关联系数，包括：提取所述制备要求中的要求文本信息，提取所述要求文本信息的关键要求信息；对所述关键要求信息进行语义解析，得到信息语义，根据所述信息语义，确定所述关键要求信息中的功能信息；构建所述功能信息对应的信息矩阵，计算所述信息矩阵之间的关联系数，得到矩阵关联系数；根据所述矩阵关联系数，得到所述药物制备设备在制备流程中的功能关联系数；所述计算所述信息矩阵之间的关联系数，得到矩阵关联系数，包括：通过下述公式计算所述信息矩阵之间的关联系数： ；其中，F表示信息矩阵之间的关联系数，表示信息矩阵对应的矩阵维度，表示信息矩阵中的元素数量和，i表示信息矩阵的矩阵序列号，t表示信息矩阵的矩阵数量，表示第i个信息矩阵对应的标准差与协方差的比例系数，表示第i+1个信息矩阵对应的标准差与协方差的比例系数，表示第i个和第i+1个信息矩阵对应的标准差与协方差的比例系数差值的两级最小差值，表示第i个和第i+1个信息矩阵对应的标准差与协方差的比例系数差值的两级最大差值；所述根据所述数据主元特征，计算所述药物制备设备对应的设备贡献度，包括：计算所述数据主元特征对应的特征协方差，根据所述特征协方差，构建所述数据主元特征对应的协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到矩阵特征值和特征向量，计算所述矩阵特征值中每个特征值对应的占比系数；根据所述特征向量，对所述矩阵特征值进行降序处理，得到降序特征值；结合所述降序特征值和所述占比系数，计算所述数据主元特征对应的特征贡献度；根据所述特征贡献度，计算所述药物制备设备对应的设备贡献度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 陕西女娲神草农业科技有限公司 应用于绞股蓝制备场景下的设备关联关系分析方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD