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龙图腾网恭喜湘江实验室申请的专利一种干细胞低氧扩增阶段的异常预测方法及相关设备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：CN119312114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411852226.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种干细胞低氧扩增阶段的异常预测方法及相关设备是由梁伟;黄少枫;唐鸿凯;郭征凯;李俊强设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种干细胞低氧扩增阶段的异常预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及干细胞制备技术领域，提供了一种干细胞低氧扩增阶段的异常预测方法及相关设备。该方法包括：计算每个变量数据的数据特征，并基于所有数据特征计算每个历史时刻的全局特征；基于全局特征计算历史时刻的每两个变量数据之间的相似关系，并根据所有相似关系构建有向图；根据所有历史时刻计算有向图中每两个节点之间的相关性衰减率，并基于所有相关性衰减率获取每个变量数据的最终特征；将模态在每个历史时刻对应的所有变量数据的最终特征进行聚合，得到模态在每个历史时刻的聚合特征；对聚合特征进行更新，得到最终聚合特征，并基于最终聚合特征进行异常预测得到异常预测结果。本申请的方法可以提高异常预测的准确性。

本发明授权一种干细胞低氧扩增阶段的异常预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种干细胞低氧扩增阶段的异常预测方法，其特征在于，包括：获取目标干细胞在低氧扩增阶段时，所处环境在多个历史时刻的多个变量数据；多个变量数据对应多个模态，每个模态至少对应一个变量数据；计算每个所述历史时刻的每个变量数据的数据特征，并基于所有数据特征计算每个所述历史时刻的全局特征；基于每个所述历史时刻的全局特征计算每个所述历史时刻的每两个变量数据之间的相似关系，并根据所有相似关系构建有向图；所述有向图的多个节点与多个变量数据一一对应，两个节点之间的边为对应的两个变量数据之间的相似关系；根据所有历史时刻计算所述有向图中每两个节点之间的相关性衰减率，并基于所有相关性衰减率获取每个变量数据的最终特征；相关性衰减率用于描述每两个节点对应的两个历史时刻之间的影响程度；分别针对每个模态，将所述模态在每个历史时刻对应的所有变量数据的最终特征进行聚合，得到所述模态在每个历史时刻的聚合特征；对所有聚合特征进行更新，得到多个最终聚合特征，并基于所有最终聚合特征进行异常预测，得到异常预测结果；所述异常预测结果用于描述未来时间段内所述环境的多个变量数据的异常状况；所述计算每个所述历史时刻的每个变量数据的数据特征，包括：通过公式： 计算第个历史时刻的第个变量数据的数据特征；其中，表示传感器特征，，，表示卷积，表示所述第个历史时刻的变量数据矩阵，表示所述第个历史时刻的第1个变量数据，表示所述第个历史时刻的第2个变量数据，表示所述第个历史时刻的第个变量数据，，表示每个历史时刻的变量数据的数量，，表示历史时刻的数量，表示所述第个历史时刻的第个变量数据的位置编码： 其中，表示整数索引，表示振荡频率；所述基于所有数据特征计算每个所述历史时刻的全局特征，包括：通过公式： 计算所述第个历史时刻的全局特征；其中，表示所述第个历史时刻的第个变量数据的出信息中心度，表示所述第个历史时刻的第个变量数据的数据特征，表示所述第个历史时刻的第个变量数据与所述第个历史时刻的第个变量数据之间的信息共享程度，表示的熵，表示的熵，表示与之间的熵；出信息中心度为在历史时刻时，变量数据与每个其他变量数据之间的信息共享程度的和；所述根据所有历史时刻计算所述有向图中每两个节点之间的相关性衰减率，包括：分别针对每个所述历史时刻，将所述历史时刻的节点与每个其他历史时刻的节点之间的相关性衰减率定义为；的取值为所述历史时刻与其他历史时刻之间的差值减一，为常数；所述基于所有相关性衰减率获取每个变量数据的最终特征，包括：通过公式： 计算第个历史时刻的第个变量数据的最终特征；其中，表示可学习参数，表示第个历史时刻的第个变量数据与第个历史时刻的第个变量数据之间的综合邻接关系，表示所述第个历史时刻的第个变量数据的数据特征，表示历史时刻的数量，表示每个历史时刻的变量数据的数量，表示第个历史时刻的第个变量数据与第个历史时刻的第个变量数据之间的邻接关系，若，则，表示所述第个历史时刻的第个变量数据与所述第个历史时刻的第个变量数据之间的综合相似度，若，则，表示第个历史时刻的节点与第个历史时刻的节点之间的相关性衰减率；综合邻接关系为引入相关性衰减率进行调整后，两个变量数据之间的邻接关系；所述将所述模态在每个历史时刻对应的所有变量数据的最终特征进行聚合，得到所述模态在每个历史时刻的聚合特征，包括：通过公式： 计算第个模态在第个历史时刻的聚合特征；其中，表示所述第个模态在第个历史时刻对应的所有变量数据的集合，表示所述第个历史时刻的第个变量数据的出信息中心度。

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