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龍圖騰網恭喜天津金曦醫療設備有限公司申請的專利一種基于線性回歸的控制反饋數據驗證處理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：CN119357756B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411927687.3，技術領域涉及：G05B23/02；該發明授權一種基于線性回歸的控制反饋數據驗證處理方法是由張勵;薄文柱;楊艦設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于線性回歸的控制反饋數據驗證處理方法在說明書摘要公布了：本發明涉及控制反饋數據綜合分析驗證領域，尤其涉及一種基于線性回歸的控制反饋數據驗證處理方法，包括：利用實時控制反饋數據獲取對應歷史異常控制反饋數據建立控制反饋數據適應性映射數據庫；根據所述控制反饋數據適應性映射數據庫基于線性回歸獲取實時控制反饋數據的數據線性標記點集；根據所述實時控制反饋數據的數據線性標記點集進行驗證處理得到控制反饋數據驗證處理結果，基于線性回歸構建初步的分析模型，深入探究各個特征與目標變量之間的線性關系，并通過交叉驗證的方法，對模型進行反復測試，為后續分析提供依據，在模型建立和驗證的基礎上，不斷循環迭代對模型參數進行調整和優化，以提高模型的泛化與處理能力。

本發明授權一種基于線性回歸的控制反饋數據驗證處理方法在權利要求書中公布了：1.一種基于線性回歸的控制反饋數據驗證處理方法，其特征在于，包括：S1、利用實時控制反饋數據獲取對應歷史異常控制反饋數據建立控制反饋數據適應性映射數據庫；S1-1、采集實時控制反饋數據；S1-2、根據所述實時控制反饋數據獲取對應實時控制輸入數據；S1-3、利用所述實時控制輸入數據與實時控制反饋數據獲取實時控制反饋誤差；S1-4、根據所述實時控制輸入數據獲取對應信號頻率作為實時控制輸入標簽；S1-5、根據所述實時控制反饋數據獲取對應信號頻率作為實時控制反饋標簽；S1-6、根據所述實時控制反饋數據獲取對應歷史異常控制反饋數據；S1-7、根據所述歷史異常控制反饋數據獲取對應歷史異常控制輸入數據；S1-8、利用所述歷史異常控制輸入數據與歷史異常控制反饋數據獲取歷史異常控制反饋誤差；S1-9、根據所述歷史異常控制輸入數據獲取對應信號頻率作為歷史異常控制輸入標簽；S1-10、根據所述歷史異常控制反饋數據獲取對應信號頻率作為歷史異常控制反饋標簽；S1-11、利用所述實時控制反饋數據與實時控制輸入數據建立實時控制數據映射；S1-12、利用所述歷史異常控制反饋數據與歷史異常控制輸入數據建立歷史異常控制數據映射；S1-13、利用所述實時控制輸入標簽與實時控制反饋標簽建立實時輸入-反饋頻率映射；S1-14、利用所述歷史異常控制輸入標簽與歷史異常控制反饋標簽建立歷史異常輸入-反饋頻率映射；S1-15、利用所述實時控制數據映射、歷史異常控制數據映射、實時輸入-反饋頻率映射、歷史異常輸入-反饋頻率映射、實時控制反饋誤差與歷史異常控制反饋誤差作為控制反饋數據適應性映射數據庫；S2、根據所述控制反饋數據適應性映射數據庫基于線性回歸獲取實時控制反饋數據的數據線性標記點集；S2-1、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫基于線性回歸建立實時控制反饋數據的連續數據分析模型；S2-1-1、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫的實時控制數據映射劃分為第一數據集；S2-1-2、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫的實時輸入-反饋頻率映射劃分為第二數據集；S2-1-3、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫的實時控制反饋誤差劃分為第三數據集；S2-1-4、利用所述第一數據集為輸入，所述第一數據集對應第二數據集為輸出，基于線性回歸進行訓練得到實時控制反饋數據的基礎數據-頻率關聯模型；S2-1-5、利用所述第一數據集與第二數據集為輸入，所述第一數據集與第二數據集對應第三數據集為輸出，基于線性回歸進行訓練得到實時控制反饋數據的基礎誤差分析模型；S2-1-6、利用所述實時控制反饋數據的基礎數據-頻率關聯模型與基礎誤差分析模型作為實時控制反饋數據的連續數據分析模型；S2-2、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫基于線性回歸建立實時控制反饋數據的數據波動篩選模型；S2-2-1、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫的歷史異常控制數據映射劃分為第四數據集；S2-2-2、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫的歷史異常輸入-反饋頻率映射劃分為第五數據集；S2-2-3、利用所述控制反饋數據適應性映射數據庫的歷史異常控制反饋誤差劃分為第六數據集；S2-2-4、利用所述第四數據集為輸入，所述第四數據集對應第五數據集為輸出，基于線性回歸進行訓練得到一級數據波動篩選模型；S2-2-5、利用所述第五數據集為輸入，所述第五數據集對應第六數據集為輸出，基于線性回歸進行訓練得到二級數據波動篩選模型；S2-2-6、判斷所述一級數據波動篩選模型的模型輸出對應的歷史異常控制數據映射與二級數據波動篩選模型的模型輸出對應的歷史異常輸入-反饋頻率映射是否相互對應，若是，則利用所述一級數據波動篩選模型與二級數據波動篩選模型作為實時控制反饋數據的數據波動篩選模型，否則，返回S2-2-4；S2-3、利用所述實時控制反饋數據的連續數據分析模型與數據波動篩選模型進行比對處理得到實時控制反饋數據的數據線性標記點集；S2-3-1、根據所述實時控制反饋數據的連續數據分析模型依次獲取對應基礎數據-頻率關聯結果與基礎誤差分析結果；S2-3-2、根據所述實時控制反饋數據的數據波動篩選模型依次獲取對應一級數據波動篩選結果與二級數據波動篩選結果；S2-3-3、判斷所述基礎數據-頻率關聯結果與一級數據波動篩選結果是否存在對應，若是，則獲取所述基礎數據-頻率關聯結果中與一級數據波動篩選結果對應的實時控制數據映射作為實時控制反饋數據的數據線性標記點集，否則，執行S2-3-4；S2-3-4、判斷所述基礎誤差分析結果與二級數據波動篩選結果是否存在對應，若是，則獲取所述基礎誤差分析結果中與二級數據波動篩選結果對應的實時控制數據映射作為實時控制反饋數據的數據線性標記點集，否則，所述實時控制反饋數據的數據線性標記點集為空；S3、根據所述實時控制反饋數據的數據線性標記點集進行驗證處理得到控制反饋數據驗證處理結果；S3-1、利用所述實時控制反饋數據的數據線性標記點集進行波動提取處理得到實時控制反饋數據的異常數據線性標記點集；S3-2、利用所述實時控制反饋數據的異常數據線性標記點集進行分析驗證處理得到控制反饋數據驗證處理結果。

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