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龍圖騰網獲悉江蘇克勝集團股份有限公司申請的專利基于隨機森林分析數字孿生機理優化的應用場景建設方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116451064B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310554220.8，技術領域涉及：G06F18/2135；該發明授權基于隨機森林分析數字孿生機理優化的應用場景建設方法是由吳偉;吳靜;陸靜;徐其文;楊以兵設計研發完成，并于2023-05-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于隨機森林分析數字孿生機理優化的應用場景建設方法在說明書摘要公布了：本發明提出了基于隨機森林分析數字孿生機理優化的應用場景建設方法，在傳統植保類產品生產過程中，當應用物聯網技術來監測工廠平臺，提取整體生產過程中的各類數字信息到數字孿生模型時。海量以及超高維度的生產信息會被輸入到數字孿生模型中，這對于最終的數字孿生機理解釋是一種災難性的。因此本次首先在海量數據傳入到數字孿生模型前，通過隨機森林算法去預測植保類產品的生產是否安全。再結合PCA降維算法提取出整個物聯網模型中的重要特征，將這些重要特征輸入到數字孿生模型當中，從而做到生產全過程的有效監測，數字孿生模型的強機理解釋性。

本發明授權基于隨機森林分析數字孿生機理優化的應用場景建設方法在權利要求書中公布了：1.基于隨機森林分析數字孿生機理優化的應用場景建設方法，其特征在于，包括以下步驟： 1）生產數據提??； 根據所需運用場景，在進行隨機森林算法模型分類檢測前，需要應用物聯網技術對生產過程的全物理參數以及環境數據信息進行提??； 2）隨機森林模型訓練監測； 利用隨機森林完成特征值與標簽值間的函數映射，缺失的數據利用平均值與眾數值填補，維度不平衡則利用歸一化處理，單棵決策樹采用基尼系數作為劃分標準，模型評判則利用正確分類樣本在總樣本間的比例； 所述步驟2）中維度不平衡歸一化處理表示為： 本次選擇預處理為缺失數據值采用平均值、分類值采用眾數值的方式進行填補，填補完成后，需要對特征數值進行歸一化處理； ； 其中為數據集的特征維度，為數據集所擁有的數據量大小，為歸一化后的新的特征值，為原特征值，為第維特征的平均值，為第維特征的最大值； 所述步驟2）中基尼系數表示為：單棵子樹分裂點劃分以及最佳分割特征選擇依照基尼系數進行劃分： ； 其中為基尼系數，為目標標簽類別個數，本次申請中只有兩個類別分別為安全生產以及非安全生產，中第c類別的樣本的比例； 所述步驟2）中模型評判表示為： 本次隨機森林模型為處理一個分類問題，所以此次模型評定標準表示為： ； 其中U為準確率，M為判定成功的樣本個數，N則為總樣本數量，當訓練集與測試集的U分別超過0.92，0.95即可完成模型搭建; 3）PCA特征選擇； 利用PCA降維算法，計算協方差矩陣，并提取出物聯網高維度特征信息中超過閾值的重要特征； 所述步驟3）中協方差矩陣表示為： 計算數據集的協方差矩陣，用于衡量特征之間的相關性： ； 其中CM為計算后的協方差矩陣，為數據集的樣本數，則為數據集進行中心化后的矩陣，表示將中心化后的矩陣進行轉置處理; 4）重要特征提?。?利用PCA主成分分析對特征進行篩選，并結合隨機森林基尼系數特征重要度進行雙重驗證，進而做到最少特征值數量； 所述步驟4）中隨機森林重要特征與PCA重要特征雙重驗證表示為： 在兩者分別選擇完畢后，需要依照下述公式進行合并分析： ； 其中為最終輸入到數字孿生模型中的特征數目，為隨機森林中的重要特征，為PCA降維算法中的優選特征，為隨機森林中重要特征的數目，為PCA降維算法中的特征數目； 所述步驟4）中隨機森林重要特征數目與PCA降維算法中提取出的重要特征數目各取n和m時，輸出到數字孿生重要特征表示為： 當隨機森林中的重要特征數目多于或者等于PCA降維算法，則直接輸出隨機森林中的重要特征到數字孿生模型當中，但當隨機森林中的重要特征數目少于PCA降維算法中的特征數目時，則需要進行特征篩選計算出優選特征： ； ； 其中D為方差累計解釋比例，則為對單個特征進行計算單個方差解釋比例，表示隨機森林中的重要特征在PCA降維算法中的總累計方差解釋比例，表示從PCA降維算法選出的重要特征剔除隨機森林選出的重要特征后,對剩余重要特征進行排序計算方差解釋比例，從剩下方差解釋比例最大的開始一個個累加，直到滿足公式（7），即累計方差解釋比例大于0.95，選擇出最小k值，即需要從PCA中剩余重要特征中所選取的個數，最終將PCA中選出的剩余重要特征，與隨機森林選出的重要特征一起輸出作為數字孿生中的解釋特征項; 5）數字孿生模型機理解釋； 將數字孿生系統依照前述步驟計算的最少數目重要特征項的信息來源進行建模，推演，計算仿真。

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