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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种细胞培养过程数据自动挖掘分析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：CN119446280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510019965.3，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种细胞培养过程数据自动挖掘分析方法及系统是由瞿海斌;陈杭;张胜;万宇翔设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细胞培养过程数据自动挖掘分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及细胞培养过程数据挖掘技术领域，公开了一种细胞培养过程数据自动挖掘分析方法及系统，该方法包括：根据多个培养组在细胞培养过程中多个过程变量的记录数据进行特征提取，得到特征集合；在特征集合中确定待评估特征和多个特征子集；根据特征集合中的特征数量、每个特征子集中的特征数量，以及每个特征子集的共同贡献度和单独贡献度进行指标重要性计算，得到指标评价数据；根据指标评价数据确定目标特征，将目标特征对应的过程变量作为引起第一表现数据与第二表现数据之间差异的目标变量。本申请有效降低了对细胞培养过程进行数据分析的复杂程度，并通过输出定量分析结果，提升了分析结果的可信度。

本发明授权一种细胞培养过程数据自动挖掘分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种细胞培养过程数据自动挖掘分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据多个培养组在细胞培养过程中多个过程变量的记录数据进行特征提取，得到特征集合；其中，所述特征集合包括每个过程变量的数据特征；所述多个培养组的分类结果包括第一培养组和第二培养组，所述第一培养组在产量评估指标上的第一表现数据优于所述第二培养组在所述产量评估指标上的第二表现数据；在所述特征集合中确定待评估特征和多个特征子集；其中，任一特征子集是所述特征集合中除所述待评估特征之外的其他所有特征的任一子集；确定所述任一特征子集的共同贡献度和单独贡献度；其中，所述共同贡献度是所述待评估特征与所述任一特征子集共同对培养组分类的贡献度，所述单独贡献度是所述任一特征子集单独对培养组分类的贡献度；根据所述特征集合中的特征数量、每个所述特征子集中的特征数量，以及每个所述特征子集的共同贡献度和单独贡献度进行指标重要性计算，得到所述待评估特征在培养组分类中重要性的指标评价数据；根据所述指标评价数据在所述特征集合确定目标特征，将所述目标特征对应的过程变量作为引起所述第一表现数据与所述第二表现数据之间差异的目标变量。

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