【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多參數(shù)監(jiān)測領(lǐng)域，具體為一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)是一種將來自不同傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的技術(shù)，旨在解決單一傳感器所采集數(shù)據(jù)的局限性，傳統(tǒng)的熏蒸處理系統(tǒng)通常依賴單一類型的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，但由于環(huán)境因素的復(fù)雜性和多樣性，單一傳感器的數(shù)據(jù)往往不能全面準(zhǔn)確地反映熏蒸環(huán)境的真實狀態(tài)，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過對多個數(shù)據(jù)源進(jìn)行有效融合，確保能夠綜合評估熏蒸過程中的各項環(huán)境參數(shù)，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，保證熏蒸過程中的各項關(guān)鍵參數(shù)得到全面、實時的監(jiān)控。
2、多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種深度學(xué)習(xí)方法，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，旨在實現(xiàn)復(fù)雜模式的自動學(xué)習(xí)與識別，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可用于智能化分析熏蒸環(huán)境中的多參數(shù)數(shù)據(jù)，進(jìn)而對環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測與優(yōu)化，通過利用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)，該技術(shù)能夠從復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息，自動識別潛在的異常情況，并為系統(tǒng)調(diào)控提供實時反饋，該技術(shù)能夠提升熏蒸環(huán)境監(jiān)控的智能化程度和響應(yīng)速度，確保熏蒸過程的精確控制。
3、而現(xiàn)有的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)存在著由于使用單一傳感器的數(shù)據(jù)采集方式無法全面覆蓋環(huán)境的多樣性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確和遺漏關(guān)鍵參數(shù)的問題，其次，傳統(tǒng)的監(jiān)測方法難以實現(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境的實時智能分析，導(dǎo)致熏蒸處理的精準(zhǔn)度和效率較低，且難以及時調(diào)整控制策略的問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，包括多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊、系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊、熏蒸環(huán)境控制模塊、遠(yuǎn)程維護(hù)與管理模塊、系統(tǒng)交互與反饋模塊，其特征在于：所述多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊用于實時采集熏蒸環(huán)境中的多維參數(shù)數(shù)據(jù)，包括熏蒸氣體濃度、溫濕度、壓力，確保對環(huán)境狀態(tài)的全面監(jiān)測和數(shù)據(jù)實時更新；多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)異常檢測單元和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，所述數(shù)據(jù)異常檢測單元用于識別和標(biāo)記監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲，確保數(shù)據(jù)輸入的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元提出基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，用于對多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、綜合分析和信息整合，確保多參數(shù)數(shù)據(jù)的有效協(xié)同與精準(zhǔn)解讀，為熏蒸環(huán)境的智能監(jiān)測與調(diào)控提供可靠的數(shù)據(jù)支持；系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊包括智能綜合監(jiān)測單元和動態(tài)反饋調(diào)控單元，所述智能綜合監(jiān)測單元提出基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多參數(shù)智能監(jiān)測算法對經(jīng)過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊處理后的熏蒸環(huán)境中的溫度、濕度、氣體濃度、壓力關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實時分析與狀態(tài)評估，確保對熏蒸處理過程的全面感知和環(huán)境狀態(tài)的精準(zhǔn)判斷，所述動態(tài)反饋調(diào)控單元用于對熏蒸藥劑的投放、濃度調(diào)節(jié)進(jìn)行調(diào)節(jié)控制，確保熏蒸處理的效果與安全性；所述熏蒸環(huán)境控制模塊用于調(diào)節(jié)和控制熏蒸處理過程中環(huán)境的關(guān)鍵參數(shù)，包括環(huán)境溫度、濕度和壓力參數(shù)，確保熏蒸過程的均勻性和高效性；所述遠(yuǎn)程維護(hù)與管理模塊用于實現(xiàn)系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控、維護(hù)與參數(shù)管理，確保設(shè)備運行的高效性；所述系統(tǒng)交互與反饋模塊用于提供顯示實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、調(diào)控狀態(tài)和異常警報，確保系統(tǒng)的可操作性與用戶體驗的便捷性。
3、優(yōu)選的，所述多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊通過多個傳感器實時監(jiān)測熏蒸環(huán)境中的關(guān)鍵參數(shù)，包括氣體濃度、溫濕度、壓力參數(shù)，確保能夠全面跟蹤環(huán)境狀態(tài)并提供實時數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理和智能調(diào)控提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。
4、優(yōu)選的，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)異常檢測單元，所述數(shù)據(jù)異常檢測單元通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，檢測異常變化，包括氣體濃度的劇烈波動、溫濕度的異常變化數(shù)據(jù)，確保能夠盡早發(fā)現(xiàn)問題并觸發(fā)警報系統(tǒng)。
5、優(yōu)選的，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元提出基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法通過分解各信息通道的信號特征對來自不同傳感器，包括氣體濃度、溫濕度、壓力的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與分析，確保系統(tǒng)能夠全面、精準(zhǔn)地獲得熏蒸環(huán)境的狀態(tài)信息，并為后續(xù)的智能調(diào)控提供有效支持。
6、具體的，所述基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法具體如下：首先，通過從多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊獲得的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并將模態(tài)劃分為兩種類型，分別包括熏蒸處理的氣體濃度和熏蒸環(huán)境的溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)，分別構(gòu)成兩種模態(tài)數(shù)據(jù)集合為氣體濃度集合x和溫濕度集合y，通過基于兩類數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，構(gòu)建信息通道用以量化兩類數(shù)據(jù)之間的信息傳遞程度，具體公式表示為：
7、
8、其中，p(y|x)表示為第一個信息通道條件概率矩陣，p(yi|xj)表示為熏蒸處理的氣體濃度數(shù)據(jù)集合x取值為xj時溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)集合y取值為yi的條件概率，i表示為溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)集合個數(shù)索引，j表示為熏蒸處理的氣體濃度數(shù)據(jù)集合個數(shù)索引，n(xj,yi)表示為同時滿足熏蒸處理的氣體濃度為xj且溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)為yi的樣本數(shù)量，n(x)表示為所有熏蒸處理的氣體濃度為x的樣本總數(shù)，p(x|y)表示為第二個信息通道條件概率矩陣，p(xj|yi)表示為溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)集合y取值為yi時熏蒸處理的氣體濃度數(shù)據(jù)集合y取值為yi的條件概率，n(y)表示為溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)取值為y的樣本總數(shù)，然后，計算每個傳感器數(shù)據(jù)的邊緣概率分布p(x)和p(y)，并利用分布量化x和y的互信息i(x；y)，互信息用于衡量傳感器數(shù)據(jù)間的信息共享量，具體公式表示為：
9、
10、其中，p(xj)和p(yi)表示為x和y的邊緣概率，n表示為多模態(tài)數(shù)據(jù)樣本總數(shù)，n(xj)表示為熏蒸處理的氣體濃度取值為xj的樣本總數(shù)，n(yi)表示為溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)取值為yi的樣本總數(shù)，i(x；y)表示為用于量化兩個數(shù)據(jù)集合x和y之間共享的信息量，p(xj,yi)表示為在集合x中取值為xj且集合y取值為yi同時發(fā)生的聯(lián)合概率，log表示為對數(shù)函數(shù)，如果p(xj,yi)>p(xj)p(yi)，則表示集合x和集合y之間的多模態(tài)數(shù)據(jù)存在信息關(guān)聯(lián)，如果p(xj,yi)≤p(xj)p(yi)，則表示集合x和集合y之間的多模態(tài)數(shù)據(jù)相互獨立，
11、
12、
13、其中，ispec(xj；y)表示為數(shù)據(jù)點xj對集合y的特定信息貢獻(xiàn)，ispec(yi；x)表示為數(shù)據(jù)點yi對集合x的特定信息貢獻(xiàn)，通過計算兩種模態(tài)數(shù)據(jù)信息分別對于另一種模態(tài)數(shù)據(jù)信息的特定信息貢獻(xiàn)，剔除了數(shù)據(jù)點的冗余信息影響，從而保證每個傳感器數(shù)據(jù)點在融合中都能準(zhǔn)確體現(xiàn)其環(huán)境獨特性，基于計算出的特定信息量，在每對對應(yīng)的傳感器數(shù)據(jù)點中選擇信息量最大的一個值，作為融本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，包括多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊、系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊、熏蒸環(huán)境控制模塊、遠(yuǎn)程維護(hù)與管理模塊、系統(tǒng)交互與反饋模塊，其特征在于：所述多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊用于實時采集熏蒸環(huán)境中的多維參數(shù)數(shù)據(jù)，包括熏蒸氣體濃度、溫濕度、壓力，確保對環(huán)境狀態(tài)的全面監(jiān)測和數(shù)據(jù)實時更新；多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)異常檢測單元和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，所述數(shù)據(jù)異常檢測單元用于識別和標(biāo)記監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲，確保數(shù)據(jù)輸入的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元提出基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，用于對多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、綜合分析和信息整合，確保多參數(shù)數(shù)據(jù)的有效協(xié)同與精準(zhǔn)解讀，為熏蒸環(huán)境的智能監(jiān)測與調(diào)控提供可靠的數(shù)據(jù)支持；系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊包括智能綜合監(jiān)測單元和動態(tài)反饋調(diào)控單元，所述智能綜合監(jiān)測單元提出基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多參數(shù)智能監(jiān)測算法對經(jīng)過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊處理后的熏蒸環(huán)境中的溫度、濕度、氣體濃度、壓力關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實時分析與狀態(tài)評估，確保對熏蒸處理過程的全面感知和環(huán)境狀態(tài)的精準(zhǔn)判斷，所述動態(tài)反饋調(diào)控單元用于對熏蒸藥劑的投放
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊通過多個傳感器實時監(jiān)測熏蒸環(huán)境中的關(guān)鍵參數(shù)，包括氣體濃度、溫濕度、壓力參數(shù)，確保能夠全面跟蹤環(huán)境狀態(tài)并提供實時數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理和智能調(diào)控提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)異常檢測單元和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，所述數(shù)據(jù)異常檢測單元通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，檢測異常變化，包括氣體濃度的劇烈波動、溫濕度的異常變化數(shù)據(jù)，確保能夠盡早發(fā)現(xiàn)問題并觸發(fā)警報系統(tǒng)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元提出基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法通過分解各信息通道的信號特征對來自不同傳感器，包括氣體濃度、溫濕度、壓力的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與分析，確保系統(tǒng)能夠全面、精準(zhǔn)地獲得熏蒸環(huán)境的狀態(tài)信息，并為后續(xù)的智能調(diào)控提供有效支持。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，首先，通過從多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊獲得的多模態(tài)數(shù)據(jù)，并將模態(tài)劃分為兩種類型，分別包括熏蒸處理的氣體濃度和熏蒸環(huán)境的溫濕度以及壓力數(shù)據(jù)，分別構(gòu)成兩種模態(tài)數(shù)據(jù)集合為氣體濃度集合X和溫濕度集合Y，通過基于兩類數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，構(gòu)建信息通道用以量化兩類數(shù)據(jù)之間的信息傳遞程度，具體公式表示為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊包括智能綜合監(jiān)測單元和動態(tài)反饋調(diào)控單元，所述智能綜合監(jiān)測單元提出基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多參數(shù)智能監(jiān)測算法對來自傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)與處理，確保熏蒸環(huán)境的每一項參數(shù)都能得到實時、精確的監(jiān)控，所述動態(tài)反饋調(diào)控單元根據(jù)智能綜合監(jiān)測單元的分析結(jié)果，對熏蒸藥劑的投放、濃度調(diào)節(jié)進(jìn)行調(diào)節(jié)控制，確保熏蒸效果的優(yōu)化的穩(wěn)定性，通過反饋調(diào)控策略，保證系統(tǒng)實時響應(yīng)監(jiān)測到的變化，優(yōu)化熏蒸過程。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，首先，根據(jù)獲得來自于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱藏層和輸出層，輸入層節(jié)點表示多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊處理后的熏蒸環(huán)境參數(shù)，包括氣體濃度、溫濕度和壓力多個監(jiān)測參數(shù)，隱藏層節(jié)點用于學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜非線性關(guān)系，輸出層節(jié)點則預(yù)測熏蒸環(huán)境的關(guān)鍵參數(shù)趨勢，為每層節(jié)點的連接權(quán)重和偏置閾值賦予初始值，以確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時具有良好的初始狀態(tài)，具體公式表示為：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述熏蒸環(huán)境控制模塊通過調(diào)節(jié)和控制熏蒸處理過程中環(huán)境的關(guān)鍵參數(shù)，包括環(huán)境溫度、濕度和壓力參數(shù)，確保熏蒸環(huán)境能夠保持在理想的狀態(tài)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述遠(yuǎn)程維護(hù)與管理模塊通過遠(yuǎn)程通訊技術(shù)，實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的遠(yuǎn)程訪問、監(jiān)控和管理，支持設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障排查、更新升級的遠(yuǎn)程維護(hù)功能，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和長期運行。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所...
【技術(shù)特征摘要】
1.一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，包括多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊、系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊、熏蒸環(huán)境控制模塊、遠(yuǎn)程維護(hù)與管理模塊、系統(tǒng)交互與反饋模塊，其特征在于：所述多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊用于實時采集熏蒸環(huán)境中的多維參數(shù)數(shù)據(jù)，包括熏蒸氣體濃度、溫濕度、壓力，確保對環(huán)境狀態(tài)的全面監(jiān)測和數(shù)據(jù)實時更新；多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)異常檢測單元和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，所述數(shù)據(jù)異常檢測單元用于識別和標(biāo)記監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲，確保數(shù)據(jù)輸入的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元提出基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，用于對多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、綜合分析和信息整合，確保多參數(shù)數(shù)據(jù)的有效協(xié)同與精準(zhǔn)解讀，為熏蒸環(huán)境的智能監(jiān)測與調(diào)控提供可靠的數(shù)據(jù)支持；系統(tǒng)智能監(jiān)測與調(diào)節(jié)模塊包括智能綜合監(jiān)測單元和動態(tài)反饋調(diào)控單元，所述智能綜合監(jiān)測單元提出基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多參數(shù)智能監(jiān)測算法對經(jīng)過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊處理后的熏蒸環(huán)境中的溫度、濕度、氣體濃度、壓力關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實時分析與狀態(tài)評估，確保對熏蒸處理過程的全面感知和環(huán)境狀態(tài)的精準(zhǔn)判斷，所述動態(tài)反饋調(diào)控單元用于對熏蒸藥劑的投放、濃度調(diào)節(jié)進(jìn)行調(diào)節(jié)控制，確保熏蒸處理的效果與安全性；所述熏蒸環(huán)境控制模塊用于調(diào)節(jié)和控制熏蒸處理過程中環(huán)境的關(guān)鍵參數(shù)，包括環(huán)境溫度、濕度和壓力參數(shù)，確保熏蒸過程的均勻性和高效性；所述遠(yuǎn)程維護(hù)與管理模塊用于實現(xiàn)系統(tǒng)遠(yuǎn)程監(jiān)控、維護(hù)與參數(shù)管理，確保設(shè)備運行的高效性；所述系統(tǒng)交互與反饋模塊用于提供顯示實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、調(diào)控狀態(tài)和異常警報，確保系統(tǒng)的可操作性與用戶體驗的便捷性。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述多參數(shù)傳感器監(jiān)測模塊通過多個傳感器實時監(jiān)測熏蒸環(huán)境中的關(guān)鍵參數(shù)，包括氣體濃度、溫濕度、壓力參數(shù)，確保能夠全面跟蹤環(huán)境狀態(tài)并提供實時數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理和智能調(diào)控提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種熏蒸處理多參數(shù)綜合監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于：所述多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析模塊包括數(shù)據(jù)異常檢測單元和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，所述數(shù)據(jù)異常檢測單元通過對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，檢測異常變化，包括氣體濃度的劇烈波動、溫濕度的異常變化數(shù)據(jù)，確保能夠盡早發(fā)現(xiàn)問題并觸發(fā)警報系統(tǒng)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元提出基于信息通道分解的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法通過分解各信息通道的信號特征對來自不同傳感器，包括氣體濃度、溫濕度、壓力的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與分析，確保系統(tǒng)能夠全面、精...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：郝曉蕊，王亞男，張維，
申請(專利權(quán))人：河北港口集團(tuán)有限公司秦皇島中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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