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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京睿辰欣創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案優(yōu)化方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115130298B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210731465.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權(quán)一種防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案優(yōu)化方法及裝置是由隋文濤;周偉;鄭遠(yuǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案優(yōu)化方法及裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案優(yōu)化方法及裝置，該方法包括：獲取實(shí)驗(yàn)因子信息和實(shí)驗(yàn)裝備信息；對(duì)實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行篩選處理，得到關(guān)鍵因子信息；關(guān)鍵因子信息包括若干個(gè)關(guān)鍵因子；利用實(shí)驗(yàn)裝備信息對(duì)關(guān)鍵因子信息進(jìn)行處理，得到因素水平信息；因素水平信息包括若干個(gè)水平值信息；每一個(gè)關(guān)鍵因子對(duì)應(yīng)于唯一一個(gè)水平值信息；對(duì)關(guān)鍵因子信息和因素水平信息進(jìn)行方案設(shè)計(jì)，得到初始實(shí)驗(yàn)方案信息；對(duì)初始實(shí)驗(yàn)方案信息進(jìn)行仿真推演，得到仿真結(jié)果信息。可見(jiàn)，本發(fā)明有利于剔除不合理的實(shí)驗(yàn)因素和水平，壓縮實(shí)驗(yàn)范圍，進(jìn)而減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，提升實(shí)驗(yàn)效率，解決實(shí)驗(yàn)方案組合爆炸的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案優(yōu)化方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取實(shí)驗(yàn)因子信息和實(shí)驗(yàn)裝備信息； 對(duì)所述實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行篩選處理，得到關(guān)鍵因子信息；所述關(guān)鍵因子信息包括若干個(gè)關(guān)鍵因子； 利用所述實(shí)驗(yàn)裝備信息對(duì)所述關(guān)鍵因子信息進(jìn)行處理，得到因素水平信息；所述因素水平信息包括若干個(gè)水平值信息；每一個(gè)所述關(guān)鍵因子對(duì)應(yīng)于唯一一個(gè)所述水平值信息； 對(duì)所述關(guān)鍵因子信息和所述因素水平信息進(jìn)行方案設(shè)計(jì)，得到初始實(shí)驗(yàn)方案信息； 對(duì)所述初始實(shí)驗(yàn)方案信息進(jìn)行仿真推演，得到仿真結(jié)果信息；所述仿真結(jié)果信息用于對(duì)所述初始實(shí)驗(yàn)方案信息進(jìn)行優(yōu)化處理，以得到防化洗消物資消耗實(shí)驗(yàn)方案； 其中，所述對(duì)所述實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行篩選處理，得到關(guān)鍵因子信息，包括： 對(duì)所述實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行計(jì)算處理，得到敏感度值信息；所述實(shí)驗(yàn)因子信息包括若干個(gè)實(shí)驗(yàn)因子；所述敏感度值信息包括若干個(gè)敏感度值；每一個(gè)所述實(shí)驗(yàn)因子對(duì)應(yīng)于唯一一個(gè)所述敏感度值； 利用預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)閾值判斷模型和所述敏感度值信息對(duì)所述實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行篩選處理，得到關(guān)鍵因子信息； 其中，所述利用預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)閾值判斷模型和所述敏感度值信息對(duì)所述實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行篩選處理，得到關(guān)鍵因子信息，包括： 對(duì)所述實(shí)驗(yàn)因子信息進(jìn)行分組處理，得到因子組信息；所述因子組信息包括至少一個(gè)因子組；所述因子組包括至少一個(gè)實(shí)驗(yàn)因子； 對(duì)所述因子組信息和所述敏感度值信息進(jìn)行匹配處理，得到敏感度組信息；所述敏感度組信息包括若干個(gè)敏感度組；所述敏感度組包括至少一個(gè)敏感度值； 對(duì)所述敏感度組信息進(jìn)行軌跡期望值計(jì)算處理，得到敏感度軌跡期望值信息；所述敏感度軌跡期望值信息包括若干個(gè)敏感度軌跡期望值；每一個(gè)所述因子組對(duì)應(yīng)于唯一一個(gè)所述敏感度軌跡期望值； 利用預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)閾值判斷模型對(duì)所述因子組信息和所述敏感度組信息進(jìn)行計(jì)算處理，得到動(dòng)態(tài)閾值信息；所述動(dòng)態(tài)閾值信息包括若干個(gè)動(dòng)態(tài)閾值；每一個(gè)所述因子組對(duì)應(yīng)于唯一一個(gè)所述動(dòng)態(tài)閾值； 其中，動(dòng)態(tài)閾值判斷模型的具體形式為： 其中，R為動(dòng)態(tài)閾值；θi為第i個(gè)關(guān)鍵因子對(duì)應(yīng)的敏感度值，i＝1，2，···n；Fj為第j個(gè)關(guān)鍵因子對(duì)應(yīng)的數(shù)值，j＝1，2，···n；為隨機(jī)變量；n為因子組中關(guān)鍵因子的數(shù)量； 利用所述動(dòng)態(tài)閾值信息和所述敏感度軌跡期望值信息對(duì)所述因子組信息進(jìn)行判斷篩選，得到關(guān)鍵因子信息； 其中，所述利用所述動(dòng)態(tài)閾值信息和所述敏感度軌跡期望值信息對(duì)所述因子組信息進(jìn)行判斷篩選，得到關(guān)鍵因子信息，包括： 利用所述動(dòng)態(tài)閾值信息對(duì)所述敏感度軌跡期望值信息進(jìn)行判斷篩選，得到目標(biāo)軌跡期望值信息；所述目標(biāo)軌跡期望值信息包括若干個(gè)目標(biāo)軌跡期望值； 利用所述目標(biāo)軌跡期望值信息對(duì)所述因子組信息進(jìn)行匹配處理，得到目標(biāo)因子組信息； 判斷所述目標(biāo)因子組信息是否滿足搜索終止條件，得到搜索判斷結(jié)果；所述搜索終止條件與所述目標(biāo)因子組中的關(guān)鍵因子的數(shù)量相關(guān)； 當(dāng)所述搜索判斷結(jié)果為否時(shí)，利用所述目標(biāo)因子組信息對(duì)所述因子組信息進(jìn)行更新，并觸發(fā)執(zhí)行所述對(duì)所述因子組信息和所述敏感度值信息進(jìn)行匹配處理，得到敏感度組信息； 當(dāng)所述搜索判斷結(jié)果為是時(shí)，根據(jù)所述目標(biāo)因子組信息，確定出關(guān)鍵因子信息。

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