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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种对系统多维度状态变化时间序列数据进行建模的方法及装置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：CN115600667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211155310.1，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种对系统多维度状态变化时间序列数据进行建模的方法及装置是由陈新;杨玉萍设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对系统多维度状态变化时间序列数据进行建模的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对系统多维度状态变化时间序列数据进行建模的方法及装置，本发明通过单位时间正向变化生成器G单元的设计，使得模型可学习系统两个时间状态的变化，将传统方法对时序轨迹进行整体学习的方式转换为对时序轨迹的特定时间点变化学习的方式，解决了存在残缺点的时序数据无法被学习的问题，由于训练方式的改变，通过一个批次的时间序列数据可以组织多个学习例子，使得例子数量变多，提高训练数据的信息效能；通过模型学习单位时间上系统状态变化的规律，其本质是一个系统工作机制的模型，可在该模型上叠加新的系统工作机制以预测对现有系统工作机制的改变可能产生系统行为的何种改变。

本发明授权一种对系统多维度状态变化时间序列数据进行建模的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对系统多维度状态变化时间序列数据进行建模的方法，其特征在于，用于对发酵系统多维度状态变化时间序列数据进行建模，包括以下步骤： 1将原始观察数据进行规范化整理，得到形式统一的规范观察数据；发酵过程的时序数据是指，在微生物的发酵过程中，在各个时间点采集的具有时间点标签的序列数据，每个时间点包括一组固定的指标，指标包括代谢组数据、发酵工艺数据、转录组数据； 2基于规范观察数据组织用于人工神经网络训练的训练例子；训练数据为以阿卡波糖为目标产物的放线菌发酵过程中测量得到的时序数据；每个时间点有q维指标数据值； 3设计人工神经网络的结构，建立人工神经网络模型； 4利用步骤2中的训练例子对步骤3中建立的人工神经网络模型进行训练，得到人工神经网络的参数矩阵； 5利用步骤2中的训练例子，评估在设计人工神经网络结构的过程中使用的参数以及在对建立的人工神经网络模型进行训练的过程中使用的参数对所得的人工神经网络模型的精度影响，选取不同的参数组合下最优的人工神经网络模型作为最终的结果模型； 步骤3中所述的设计的神经网络结构具有如下特征： 其基本结构为一个神经网络单元，称为单位时间正向变化生成器，G单元，G单元是一个全连接神经网络，用于模拟体系在单位时间内状态变化的驱动机制，其输入层和输出层具有相同的维度；该神经网络单元用于建模经过一个单位时间后，多维观察数据发生的变化； 采用对G单元进行串联的方式得到串联训练结构，串联训练结构用于对多维观察数据经过多个单位时间的变化规律进行建模，模拟体系在多个单位时间内的状态变化规律；得到生物发酵系统机制模型，G单元，用于预测不同时间间隔的生物发酵体系中系统状态改变时的精度预期。

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