申请/专利权人：深圳市俊元生物科技有限公司

申请日：2024-04-15

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN118051859A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06F18/10;G06F18/25;G06F18/27;G06F18/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本发明涉及微生物分析技术领域，具体为微生物培养结果自动分析系统，系统包括环境数据集成与分析模块、即时资源优化与调整模块、微生物生长模拟模块、预测流程优化与资源调度模块、数据流程管理与策略优化模块、紧急事件处理与响应模块、系统故障恢复与续行模块、实验结果综合解析模块。本发明中，通过集成多源数据并采用数据融合算法，能够实现对微生物培养环境关键因素的实时监控，使用线性规划和优化算法对资源进行动态分配和步骤调整。提高了处理流程的效率和灵活性，尤其在复杂或变化的环境条件下，能够及时响应和适应。通过结合人工神经网络和微分方程动态建模，系统能够更准确地模拟微生物在不同环境下的生长和代谢行为。

主权项：1.微生物培养结果自动分析系统，其特征在于：所述系统包括环境数据集成与分析模块、即时资源优化与调整模块、微生物生长模拟模块、预测流程优化与资源调度模块、数据流程管理与策略优化模块、紧急事件处理与响应模块、系统故障恢复与续行模块、实验结果综合解析模块；所述环境数据集成与分析模块基于获取的环境监测数据，采用数据融合算法，集成多源数据并优化对多类环境参数，进行加权和融合处理，运用时间序列分析对连续数据进行趋势分析和预测，监测微生物培养环境中的关键因素，包括温度、湿度、养分浓度，生成环境状态数据集；所述即时资源优化与调整模块基于环境状态数据集，采用线性规划算法，通过构建数学模型选定资源分配和步骤调整的最优解，运用优化算法对识别的效率异常环节进行动态调整和优化，生成资源配置优化建议；所述微生物生长模拟模块基于资源配置优化建议，采用人工神经网络和微分方程动态建模，模拟微生物的生长和代谢过程，分析其在多种环境下的行为变化，生成生物反应预测模型；所述预测流程优化与资源调度模块基于生物反应预测模型，采用时间序列分析，通过提取数据的时间特征并进行趋势预测，结合机器学习方法对多维数据进行特征提取和模式识别，预测流程执行路径并优化资源分配和调度，生成资源流程优化调度计划；所述数据流程管理与策略优化模块基于资源流程优化调度计划，采用马尔可夫链模型，通过构建状态转移概率矩阵，分析流程中每个阶段的状态变化和过渡概率，优化数据处理流程以及适应性和效率，生成数据流程管理策略；所述紧急事件处理与响应模块基于数据流程管理策略，采用事件驱动模型，通过实时监测和反应关键事件和状态变化，结合异常检测算法对异常情况进行自动识别和分类处理，生成紧急事件响应策略；所述系统故障恢复与续行模块基于实验故障情况，采用故障诊断技术，通过分析系统日志和监测数据定位故障原因，运用自动恢复机制对诊断结果进行处理和修复，提出并实施恢复建议，生成恢复策略建议；所述实验结果综合解析模块基于环境状态数据集、资源配置优化建议、生物反应预测模型、资源流程优化调度计划、数据流程管理策略、紧急事件响应策略、恢复策略建议，采用数据挖掘技术，从数据中提取模式和关联性分析和解析实验结果，结合统计分析方法对数据进行校验和解读，生成综合数据分析结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市俊元生物科技有限公司 微生物培养结果自动分析系统

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