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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于Lime算法的时序回归模型的局部解释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：CN117909682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410028443.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于Lime算法的时序回归模型的局部解释方法是由陈一宁;陈方科;史雨萌;高大为设计研发完成，并于2024-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Lime算法的时序回归模型的局部解释方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Lime算法的时序回归模型的局部解释方法，属于机器学习技术领域。包括：获取业务场景下的时序数据集和标签，所述时序数据集中的时序数据为多特征维度数据；利用业务场景下的时序数据集训练时序数据回归模型，训练后的时序数据回归模型能够根据输入的时序数据输出预测结果，并生成针对预测结果的解释；所述的生成针对预测结果的解释是指生成对预测结果影响靠前的子特征，以及生成对预测结果影响最大的特征；绘制影响最大的特征在各时间间隔下对预测结果产生影响的正负相关折线图。本发明能够实现对时间序列数据的解释分析，得到对预测结果影响最大的时间段及其特征，可用于指导调节对应业务场景下的生产参数。

本发明授权一种基于Lime算法的时序回归模型的局部解释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Lime算法的时序回归模型的局部解释方法，其特征在于，包括： 获取业务场景下的时序数据集和标签，所述时序数据集中的时序数据为多特征维度数据；所述的业务场景下的时序数据集为集成电路制造场景下的制造舱室内各传感器时序数据集； 利用业务场景下的时序数据集训练时序数据回归模型，训练后的时序数据回归模型能够根据输入的时序数据输出预测结果，并生成针对预测结果的解释； 所述的生成针对预测结果的解释是指生成对预测结果影响靠前的子特征，以及生成对预测结果影响最大的特征；绘制影响最大的特征在各时间间隔下对预测结果产生影响的正负相关折线图；包括： 1从所述时序数据集中选定待分析的时序数据样本； 2对选定的时序数据样本进行切片，并在切片后的时序数据样本附近生成若干扰动后的邻域数据；扰动时，随机选择一个或多个切片，将选中切片的元素替换为其余未选中切片的元素的平均值或者随机噪声，生成一次扰动后的邻域数据，重复多次，保证每个切片均被选中过，生成若干扰动后的邻域数据； 3利用生成的邻域数据拟合解释模型； 4利用训练后的拟合模型生成针对选定的时序数据样本的预测结果； 5通过比较选定的时序数据样本的真实标签和解释模型生成的预测结果的差异，计算子特征权重，所述子特征权重是指每一段切片中的各个特征的权重； 6将选定的时序数据样本对应的全部切片中的多特征权重进行归一化，按照权重值的绝对值从大到小的顺序筛选出前若干个子特征，记为Xi,j，表示第i切片中的特征j；以及，计算每一个特征在各切片中的权重绝对值之和，取和最大的特征作为对预测结果影响最大的特征； 7对于预测结果影响最大的特征，根据其在选定时序数据样本全部切片中的数值绘制第一折线图； 8计算影响最大的特征在未选定时序数据样本的相同时间段对应的切片中的数值的均值，绘制第二折线图，叠加在第一折线图上； 9根据影响最大的特征在选定时序数据样本全部切片中的权重大小和正负，为不同时间段标记不同的颜色，颜色用于反映权重大小和正负，得到影响最大的特征在各时间间隔下对预测结果产生影响的正负相关折线图。

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