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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种用于计算基质上细胞弹性模量的机器主动学习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：CN115422798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202211041151.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种用于计算基质上细胞弹性模量的机器主动学习方法是由张伟;周冠林;吴承伟设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于计算基质上细胞弹性模量的机器主动学习方法在说明书摘要公布了：本发明属于细胞力学领域，涉及一种用于计算基质上细胞弹性模量的机器主动学习方法。本发明可以精准地提取细胞弹性模量Ec，消除压痕深度d、细胞半径R、探针半径r、细胞厚度t、基质刚度Es的对提取Ec影响。这也就意味着，可以有效消除不满足小变形假设、无限半空间假设、基质变形带来的影响。相比传统机器学习方法，AL模型方法可以对数据集进行有效筛选，做到自动寻找可以显著提高模型精度的数据。兼顾计算精度和计算效率。本发明方法的建模过程简单，避免了复杂的方程求解。同时，可以在建模时考虑多因素的影响。

本发明授权一种用于计算基质上细胞弹性模量的机器主动学习方法在权利要求书中公布了：1.一种用于计算基质上细胞弹性模量的主动学习方法，其特征在于，步骤如下：第一步，设置有限元计算参数；数据通过有限元软件ABAQUS数值计算获得，细胞建模为均质圆柱体；分别设置细胞厚度t，细胞半径R，探针半径r，细胞弹性模量Ec，基质弹性模量Es，探针位移；设置探针为刚体；第二步，建立有限元计算模型；基质底部设置为固定，侧面为自由；将细胞设置为绑定在基质上；在ABAQUS中创建轴对称模型；单位设置为CAX4RH；进行网格收敛性分析，选择计算精度和效率较高的网格尺寸进行计算，通过ABAQUS参数化建模和计算，提取压缩力P和压痕深度d之间的关系；第三步，建立AL模型，采用委员会查询方法；首先根据需求设置初始委员会个数为N，委员会的每个模型均命名为mjj≤N；委员会查询方法需要先对有n个数据点的初始数据集进行评估，而初始数据集就是AL模型迭代的起始数据集，需要用户通过第一步设置不同有限元计算参数计算获得；使用公式2计算误差率σ； 其中：ytarget表示标签；计算误差率σ是为了对初始委员会的成员进行筛选；初始委员会训练初始数据集，至收敛，并计算误差率σ；误差率σ10％的委员被认为是合格的；不合格的委员被剔除，剩下的m个模型组成新的委员会；新委员会评估第一步设置的有限元建模所采用的参数空间，评估需要投入训练的新数据点；委员会的评价标准定义为公式3； 其中，是m个成员预测的平均值；在每次迭代中发现η排名靠前的数据点，用FE计算，并与初始数据集合并为新数据集；将合并数据集再训练至收敛，以评估测试数据集；其中测试数据集不参与训练，需要通过有限元计算获得；在完成多次迭代之后，当公式4中定义的误差率时，认为该数据集是收敛的，完成AL模型建模，用于细胞弹性模量的精准计算；

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