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龍圖騰網(wǎng)獲悉青島展誠科技有限公司申請的專利基于大數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計的多情況電容決策因子處理方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120409375B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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?zhí)?專利號為：202510918754.3，技術領域涉及：G06F30/33；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計的多情況電容決策因子處理方法是由鄧海若;楊圃;馬勝軍;孫玕;孫延輝;石濰業(yè)設計研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計的多情況電容決策因子處理方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及集成電路數(shù)據(jù)處理領域，公開了基于大數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計的多情況電容決策因子處理方法。包括：采集電容參數(shù)及環(huán)境變量數(shù)據(jù)，生成按環(huán)境參數(shù)組合分組的聯(lián)合數(shù)據(jù)集；基于環(huán)境參數(shù)組合分組，剔除噪聲并修復缺失值，生成環(huán)境分組化的多維特征矩陣；對多維特征矩陣主成分分析，構(gòu)建回歸模型篩選關鍵因子；將環(huán)境參數(shù)組合定義為狀態(tài)空間，動態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù)；將權(quán)重映射表加載至仿真平臺模擬不同環(huán)境參數(shù)組合下的電容特性，驗證后部署至控制模塊。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計的多情況電容決策因子處理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大數(shù)據(jù)與數(shù)理統(tǒng)計的多情況電容決策因子處理方法，其特征在于，包括： 步驟1，通過分布式傳感器網(wǎng)絡采集電容參數(shù)數(shù)據(jù)集，并同步關聯(lián)環(huán)境變量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行格式統(tǒng)一化處理，生成按環(huán)境參數(shù)組合分組的電容與環(huán)境聯(lián)合數(shù)據(jù)集通過分布式傳感器網(wǎng)絡實時采集電容參數(shù)數(shù)據(jù)集，并同步關聯(lián)動態(tài)變化的環(huán)境變量數(shù)據(jù)，對所述電容參數(shù)數(shù)據(jù)集及所述環(huán)境變量數(shù)據(jù)進行格式統(tǒng)一化處理，生成時序關聯(lián)的電容與環(huán)境聯(lián)合數(shù)據(jù)集； 步驟2：基于環(huán)境參數(shù)組合對數(shù)據(jù)集分組，數(shù)據(jù)集分組為按溫度區(qū)間、電壓等級、頻率范圍劃分組別，基于離群點檢測算法剔除噪聲數(shù)據(jù)，并通過組內(nèi)插值與濾波技術修復缺失值，生成環(huán)境分組化的多維特征矩陣； 步驟3：對多維特征矩陣進行主成分分析，通過協(xié)方差矩陣計算特征向量，提取累積方差貢獻率高于預設閾值的特征主成分；基于特征主成分構(gòu)建多元回歸模型，建立電容參數(shù)與環(huán)境變量間的非線性映射關系，篩選關鍵決策因子并生成初始因子權(quán)重分布表； 步驟4：將環(huán)境參數(shù)組合定義為離散狀態(tài)空間，采用強化學習算法對初始因子權(quán)重分布表中的權(quán)重系數(shù)進行動態(tài)調(diào)整，生成環(huán)境狀態(tài)與因子權(quán)重映射表； 步驟5：將環(huán)境狀態(tài)與因子權(quán)重映射表加載至集成電路仿真平臺，模擬不同環(huán)境參數(shù)組合下的電容響應特性，通過對比測試數(shù)據(jù)驗證模型穩(wěn)定性后，將優(yōu)化后的權(quán)重參數(shù)部署至控制模塊。

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