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龍圖騰網獲悉蘇州大學申請的專利基于數學建模與人機交互可視化的DLCP數據分析方法及系統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：CN120508571B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202511007682.3，技術領域涉及：G06F16/245；該發明授權基于數學建模與人機交互可視化的DLCP數據分析方法及系統是由李樂;丁斌;張曉宏設計研發完成，并于2025-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數學建模與人機交互可視化的DLCP數據分析方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及光電子器件缺陷態表征技術領域，尤其涉及一種基于數學建模與人機交互可視化的DLCP數據分析方法及系統，包括生成按照深度排序的樣本數據集；生成深度?濃度樣本曲線，針對樣本曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分分別構建對應的數學模型庫，并基于隨機一致性抽樣方法及自適應擬合策略完成分段模型的參數確定與擬合；通過加權融合的方式將對曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分擬合出的分段模型進行加權拼接，生成完整的擬合模型；基于完整的擬合模型構建多頻率DLCP數據分析及交互式三維可視化平臺。本申請有效克服了傳統差分分析中深度錯配與曲線擾動帶來的不確定性，提升了缺陷態密度提取的準確性與數據處理效率。

本發明授權基于數學建模與人機交互可視化的DLCP數據分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于數學建模與人機交互可視化的DLCP數據分析方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取DLCP實驗的輸出數據，反演得到深度和對應載流子濃度的數據對并生成按照深度排序的樣本數據集； 基于樣本數據集生成深度-濃度樣本曲線，針對深度-濃度樣本曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分分別構建對應的數學模型庫，并基于隨機一致性抽樣方法及自適應擬合策略完成分段模型的參數確定與擬合，包括：基于按照深度排序的樣本數據集生成深度-濃度樣本曲線；每個樣本數據均表示為一組二元數值對（x,y），其中x表示歸一化后的深度，y表示經對數變換后的載流子濃度；對應于深度-濃度樣本曲線的左半部分、右半部分和中間過渡部分分別構建第一段模型庫、第二段模型庫以及第三段模型庫；針對深度-濃度樣本曲線的左半部分和右半部分，分別調用第一段模型庫和第二段模型庫，基于隨機一致性抽樣方法確定最優模型參數并生成擬合模型；針對深度-濃度樣本曲線的中間過渡部分，調用第三段模型庫，基于自適應擬合方法確定最優模型參數并生成擬合模型； 所述第一段模型庫包括對數函數模型1、偏態正態分布模型2以及對數正態分布模型3，所述第二段模型庫包括對數函數模型4、偏態正態分布模型5以及對數正態分布模型6； 對數函數模型1為：； 其中，、、均為待求解的對數函數模型1的參數； 偏態正態分布模型2為：； 其中，、、均為待求解的偏態正態分布模型2的參數； 對數正態分布模型3為：； 其中，、均為待求解的對數正態分布模型3的參數； 對數函數模型4為：； 其中，、、均為待求解的對數函數模型4的參數； 偏態正態分布模型5為：； 其中，、、均為待求解的偏態正態分布模型5的參數； 對數正態分布模型6為：； 其中，、均為待求解的對數正態分布模型6的參數； 通過加權融合的方式將對深度-濃度樣本曲線的左半部分、右半部分以及中間過渡部分擬合出的分段模型進行加權拼接，生成完整的擬合模型； 基于深度-濃度樣本曲線完整的擬合模型構建多頻率DLCP數據分析及交互式三維可視化平臺。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘇州大學，其通訊地址為：215299 江蘇省蘇州市吳江區久泳西路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。