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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于机器学习的视网膜反应预测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：CN119337335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411452034.4，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于机器学习的视网膜反应预测系统是由邵文威;秦晨曦;陈力群;李鹏翔;杨宇凯设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的视网膜反应预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的视网膜反应预测系统，包括：数据提取模块，用于从本地数据文件中提取视网膜电图（ERG）数据，根据ERG数据计算相关波形参数，并将相关波形参数进行整理，得到按照频率分类的ERG分析结果；特征工程模块，用于合并不同频率下的ERG分析结果，并在合并后的数据集中添加光强信息，以及对数据进行清理；模型训练模块，用于利用孤立森林算法检测并清除数据中的离群点，并通过使用不同的回归算法，根据数据分别训练得到正向预测模型和反向预测模型；特征预测模块，用于通过图形用户界面（GUI）提供交互操作，根据用户指令获取数据文件，并根据指令选择预训练的机器学习模型执行视网膜反应的正向或反向预测，提高了效率。

本发明授权一种基于机器学习的视网膜反应预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的视网膜反应预测系统，其特征在于，包括：数据提取模块，用于从本地数据文件中提取视网膜电图（ERG）数据，根据ERG数据计算相关波形参数，并将相关波形参数进行整理，得到按照频率分类的ERG分析结果；特征工程模块，用于合并不同频率下的ERG分析结果，并在合并后的数据集中添加光强信息，以及对数据进行清理；模型训练模块，用于利用孤立森林算法检测并清除数据中的离群点，并通过使用不同的回归算法，根据数据分别训练得到正向预测模型和反向预测模型；所述模型训练模块包括：正向集成模型训练模块，用于使用孤立森林算法来识别和过滤数据中的离群点，通过堆叠随机森林和多层感知器神经网络模型进行回归预测，并使用自定义的准确率计算方法来评估预测结果，形成根据刺激光的光线频率和刺激光的光强预测视网膜电图中参数的模型；正向MLP模型训练模块，用于利用孤立森林算法检测并清除训练数据中的离群点，构建一个包含两个标准缩放器和多层感知器神经网络回归器的Pipeline，并在测试集上进行预测，计算预测的准确率，形成根据刺激光的光线频率和刺激光的光强预测视网膜电图中参数的模型；正向随机森林模型训练模块，用于使用孤立森林算法来识别并过滤数据中的离群点，并使用网格搜索CV来优化多项式特征和随机森林回归模型的超参数，在测试集上进行预测，并计算准确率，形成根据刺激光的光线频率和刺激光的光强预测视网膜电图中参数的模型；反向MLP模型训练模块，用于采用孤立森林算法来识别并过滤数据中的离群点，之后建立多层感知回归模型，形成根据视网膜电图的各个参数预测刺激光的光线频率和光强的模型特征预测模块，用于通过图形用户界面（GUI）提供交互操作，根据用户指令获取数据文件，并根据指令选择预训练的机器学习模型执行视网膜反应的正向或反向预测。

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