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龙图腾网获悉贵州省人民医院申请的专利一种基于人工智能的生化反应曲线异常检测方法及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：CN118937657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410981553.3，技术领域涉及：G01N33/50；该发明授权一种基于人工智能的生化反应曲线异常检测方法及系统是由赵学军;尚鲁俊;张海旺;蒋合领设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的生化反应曲线异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于人工智能的生化反应曲线异常检测方法及系统，包括：获取生化反应曲线数据；对所述生化反应曲线数据进行预处理，得到预处理后的数据；利用人工智能模型对所述预处理后的数据进行分析，识别异常反应曲线；基于所述人工智能模型的分析结果，触发相应的报警机制。

本发明授权一种基于人工智能的生化反应曲线异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的生化反应曲线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取生化反应曲线数据； 对所述生化反应曲线数据进行预处理，得到预处理后的数据； 利用人工智能模型对所述预处理后的数据进行分析，识别异常反应曲线； 基于所述人工智能模型的分析结果，触发相应的报警机制； 其中，所述人工智能模型为长短期记忆网络LSTM，所述方法还包括： 构建LSTM结构，包括输入层、LSTM层和输出层； 利用训练数据集对所述LSTM进行训练； 使用标准蒙特卡洛方法对所述LSTM进行第一次参数调整； 使用准蒙特卡洛方法对所述LSTM进行第二次参数调整； 其中，使用标准蒙特卡洛方法对所述LSTM进行第一次参数调整，包括： 定义参数搜索空间，包括学习率、所述LSTM的单元数、层数； 基于随机采样函数，从所述参数搜索空间中生成多种参数组合； 基于评估函数，计算所述多种参数组合中每组参数的性能指标； 迭代优化，选择性能最佳的第一参数组合； 其中，使用准蒙特卡洛方法对所述LSTM进行第二次参数调整，包括： 选择低差异序列，包括Sobol序列或Halton序列； 使用基于所述低差异序列的采样函数，生成低差异点； 将所述低差异点映射到所述第一参数组合，生成第二参数组合； 评估所述第二参数组合； 其中，所述人工智能模型为一维卷积神经网络1DCNN，所述方法还包括： 构建1DCNN结构，包括卷积层、池化层和全连接层； 使用混合元启发式算法优化所述1DCNN的超参数； 使用训练数据集对所述1DCNN进行训练，并使用机器学习模型辅助优化所述1DCNN的训练过程； 其中，使用混合元启发式算法优化所述1DCNN的超参数，包括： 构建遗传算法GA、粒子群优化PSO和模拟退火SA算法； 设计所述遗传算法GA、粒子群优化PSO和模拟退火SA算法的切换条件和信息交换机制； 定义超参数搜索空间，包括卷积核大小、层数、学习率； 使用混合策略生成和评估超参数组合； 其中，使用机器学习模型辅助优化所述1DCNN的训练过程，包括： 构建高斯过程回归GPR或随机森林RF回归模型； 使用所述高斯过程回归GPR或随机森林RF回归模型预测未评估的超参数组合的性能； 基于预测结果指导所述混合元启发式算法的搜索方向； 动态调整搜索策略，平衡探索与利用。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州省人民医院，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市中山东路83号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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