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龙图腾网获悉上海金珵科技有限公司申请的专利基于生成式算法的发酵过程预测方法、系统及终端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：CN119560002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510125275.6，技术领域涉及：G16B5/30；该发明授权基于生成式算法的发酵过程预测方法、系统及终端是由李金金设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式算法的发酵过程预测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于生成式算法的发酵过程预测方法、系统及终端，首先全面收集生物发酵整个生命周期中的各类发酵参数，并对其进行精细的预处理，从而构建出样本数据集。随后，针对构建的样本数据集，深入挖掘与发酵过程紧密相关的领域特征，并依此建立模型构建数据集。在此基础上，运用一种或多种的生成式算法，依据模型构建数据集来构建阶段性生成模型。最终，借助构建好的阶段性生成模型，根据输入的发酵参数对发酵过程进行精准预测，进而获得可靠的预测结果。本发明在确保数据集划分的有效性以及模型训练的稳定性不受影响的基础上，在建模过程中有效的融入领域特征，显著提升了模型的预测精度和泛化能力。

本发明授权基于生成式算法的发酵过程预测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式算法的发酵过程预测方法，其特征在于，所述方法包括： 执行发酵参数收集与预处理操作，以构建样本数据集，其包括：收集生物发酵整个生命周期的发酵参数，随后对这些发酵参数进行预处理，构建样本数据集；其中，这些发酵参数细分为发酵前参数、发酵过程参数以及发酵结果参数； 执行样本数据集的特征提取与模型数据集建立操作，其包括：从构建的样本数据集中提取与发酵过程相关的领域特征，进而建立模型构建数据集；其中，各领域特征包括发酵静态特征、发酵动态特征和发酵阶段性特征； 利用一种或多种生成式算法，根据所述模型构建数据集来构建阶段性生成模型； 基于构建的阶段性生成模型，依据输入的发酵参数进行后续发酵过程的预测，并获取相应的预测结果； 其中，所述从构建的样本数据集中提取与发酵过程相关的领域特征，进而建立模型构建数据集包括：依据样本数据集中的发酵前参数、发酵过程参数和发酵结果参数，分别对应提取发酵静态特征、发酵动态特征和发酵阶段性特征；借助发酵领域特征处理机制，对所提取的发酵静态特征、发酵动态特征和发酵阶段性特征实施相应的特征处理操作；将实施特征处理操作后的各特征进行融合，获得模型构建数据集； 所述发酵领域特征处理机制包括：对于非一维的特征，采用特定的编码方法将其转换为低维度的嵌入向量；对于未被量化的特征，利用领域知识进行量化操作；对于时序数据特征，会进行专门的时序特征处理与编码操作； 所述利用一种或多种生成式算法，根据所述模型构建数据集来构建阶段性生成模型包括：将所述模型构建数据集按照发酵过程的不同阶段进行划分，分为发酵启动阶段、主发酵阶段以及发酵结束阶段的数据集；其中，每个阶段的数据集都划分出训练集、测试集和验证集；依据各阶段的数据集，使用一种或多种生成式算法来构建发酵启动阶段、主发酵阶段以及发酵结束阶段的生成模型；其中，生成式算法的类型包括：Transformer模型及其衍生模型、Mamba模型及其衍生模型； 所述将实施特征处理操作后的各特征进行融合，获得模型构建数据集包括：运用特征工程对处理后的发酵静态特征、发酵动态特征以及发酵阶段性特征进行特征升维操作，以增强各领域特征之间的关联性；其中，所述特征升维操作包括：对于连续变量，采用多项式拓展和对数变换的方式进行升维；对于离散变量，采用独热编码和组合特征的方式进行升维；在完成特征升维操作后，将升维后的特征进行融合，得到一个统一的特征表示，最终获得模型构建数据集。

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