批量测量任务启动及结果采集的实验室管理方法和系统与流程

本发明涉及实验室自动化与人工智能交叉，特别涉及一种批量测量任务启动及结果采集的实验室管理方法和系统，尤其涉及一种融合rag知识库、专家模型和超图计算的批量测量任务启动及结果采集的实验室管理方法。

背景技术：

1、现代水质检测实验室通常配备数十台精密测量仪器，如硅酸根分析仪、离子色谱仪、总有机碳分析仪等。传统操作模式面临以下技术瓶颈：

2、（1）操作复杂性：每台仪器配套软件界面各异，操作流程复杂，需要专业培训；

3、（2）效率低下：化验员需逐台操作仪器，人工输入样品信息，平均每个样品耗时5-10分钟；

4、（3）错误率高：在多任务并行时容易混淆样品信息和测量参数；

5、（4）监控困难：测量过程异常难以实时发现和处理；

6、（5）知识孤岛：专家经验和历史数据未能有效利用。

7、现有解决方案如简单的远程控制脚本或基础的lims系统，无法实现真正的智能化和自适应学习。特别是在批量任务调度、异常检测和决策支持方面缺乏有效的ai技术支持。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种批量测量任务启动及结果采集的实验室管理方法和系统，旨在突破现有技术局限，通过融合rag知识库、专家模型和超图计算等先进ai技术，构建一个具有自学习、自适应能力的智能实验室管理系统，实现测量任务的全自动批量执行和智能监控。

2、本发明的第一方面提供了一种批量测量任务启动及结果采集的实验室管理方法，包括：

3、s1，基于rag进行知识增强，从而通过所述知识增强为测量任务提供智能决策支持；包括：基于知识向量化库和动态检索机制进行知识检索以及将非结构化数据转换为向量表示，其中所述非结构化数据包括历史操作手册、专家经验和故障案例中的一种或多种；

4、s2，基于超图同构计算进行任务调度步骤，将实验室资源调度建模为超图匹配问题，实现多仪器协同调度；

5、s3，基于多专家混合模型的测量任务类型识别与启动，包括：基于多专家混合模型的专家网络对测量任务类型进行识别，并采用不同的方式启动不同类型的测量任务；

6、s4，视觉识别与自动化控制，包括：通过视觉技术进行与不同类型的所述测量任务的样品位置验证以及仪器状态识别；

7、s5，基于深度强化学习控制进行自动化操作，包括：基于改进的ppo算法进行自动化操作策略学习以及基于深度强化学习控制进行测量任务和结果采集的自动化操作；

8、s6，基于图神经网络融合多源数据对采集的所述结果进行多模态异常检测；

9、s7，联邦质量评估，包括：基于保护隐私的分布式学习进行与所述测量任务对应的数据质量评估。

10、优选的，所述s1包括：

11、s11，对知识进行向量化处理，将非结构化数据转换为向量表示，采用bert模型进行文本嵌入，知识向量化库表示为式（1）如下：

12、 （1）；

13、其中，为输入的非结构化文本数据，包括历史操作手册、专家经验和故障案例；

14、s12，对进行所述向量化处理的知识基于动态检索机制进行动态知识检索，所述动态检索机制用于基于当前任务上下文检索相关知识片段，包括：基于当前任务上下文检索相关知识片段，计算与检索获得的相关知识片段的相似度得分：

15、 （2）；

16、其中：表示知识时效性权重；为权重系数；

17、s13，基于所述相关知识片段进行生成式决策，生成操作指令序列，如式（3）所示：

18、 （3）；

19、其中，为检索的相关知识集合，为当前任务描述，为生成的操作指令序列。

20、优选的，所述s2包括：

21、s21，构建超图h=(v,e)，包括：

22、（1）建立顶点集v={任务节点，仪器节点，时间节点，资源节点}；

23、（2）建立超边集e={任务约束，资源依赖，时序关系}；

24、s22，建立超图同构算法，计算任务需求与资源供给的超图匹配度，如式（4）所示：

25、 （4）；

26、其中，表示超图匹配度或超图同构匹配值，表征任务需求超图与资源供给超图之间的整体匹配程度，取值越大代表任务与资源供需匹配效果越好；表示任务需求超图，以超图形式建模的待分配任务需求集合，超边用于表征任务内部多维度约束、关联关系；表示资源供给超图，以超图形式建模的可用资源供给集合，超边用于表征资源集群、资源组合约束关系；表示超图节点映射关系，定义从任务需求超图为在映射下的匹配超边集合；的节点到资源供给超图的节点的一一对应映射规则；表示遍历所有可行映射，取匹配度最大值作为最优匹配结果；为在映射下的匹配超边集合，在节点映射成立时，任务需求超图与资源供给超图中结构、属性、约束条件可一一对应匹配的超边构成的集合；表示匹配超边集合的基数或数量，即映射下可成功匹配的超边总条数；表示任务需求超图的全部超边集合；为任务超图中所有超边的总数量；表示资源供给超图的全部超边集合；为资源超图中所有超边的总数量；

27、s23，建立用于满足优化的约束条件，以最小化约束违反程度，如式（5）所示：

28、 （5）；

29、其中，为第个约束的违反程度，为关于决策变量的函数，用于量化当前方案下第条约束被违背的大小；约束完全满足时，违背越严重，数值越大；为约束条件序号，遍历所有约束的索引变量；为全部约束条件的总数量，即优化问题中需要满足的约束总条数；为第项约束的权重系数，表征该约束的重要程度、优先级或惩罚系数；约束越关键，取值越大，违反时惩罚越高；为决策变量/系统状态变量，可代表任务-资源匹配方案、资源分配策略、超图映射参数的本优化问题的待求解变量。

30、优选的，所述s3包括：

31、s31，构建专用专家网络，每个专家网络针对特定类型的测量任务进行优化，如式（6）所示：

32、 （6）；

33、其中，表示第个专用专家网络，输入为特征向量，输出为该专家网络针对特定测量任务的预测/决策结果；每个对应一类专属测量任务，网络参数独立优化；表示专家网络序号，用于区分面向不同类型测量任务的各个专用专家子网络；为网络输入特征向量，为测量任务对应的原始数据、任务特征、资源特征或超图匹配特征构成的多维输入向量；表示第个专家网络第1层，即隐藏层权重矩阵，用于对输入特征进行线性变换；表示第个专家网络第1层偏置向量，配合权重矩阵完成隐藏层的线性映射；表示激活函数，引入非线性变换，提升专家网络对复杂测量任务特征的拟合能力，包括采用 relu、sigmoid、tanh 的激活函数；表示第个专家网络第2层，即输出层权重矩阵，对隐藏层输出结果做线性变换；表示第个专家网络第2层偏置向量，用于输出层的线性补偿；表示第个专家网络专属输出映射函数，针对对应类型测量任务定制，可实现归一化、分类输出、回归预测、匹配评分的功能，适配特定任务的输出要求；

34、s32，分配门控网络，采用softmax函数分配专家权重，如式（7）所示：

35、 （7）；

36、其中，表示门控网络输出的第个专家网络权重，取值范围为[0,1]，所有专家权重之和为1，用于表征当前输入特征下第个专用专家网络的贡献占比；表示对应上一步s31中第个面向特定测量任务的专用专家网络；表示全部专家网络的遍历索引，遍历所有可用专家子网络；表示输入特征向量，与式(6)中输入一致，为测量任务、资源供给、超图匹配的相关多维特征向量；表示门控网络中第个专家对应的权重向量的转置，为门控网络可训练参数，用于对输入特征进行线性加权；表示自然指数函数，配合softmax实现权重归一化，保证输出非负；表示门控网络中第个专家对应的权重向量的转置，遍历所有专家的门控权重参数；表示对所有专家网络的指数项求和，实现softmax归一化，使各专家权重加权和为1；

37、s33，任务类型识别与启动，包括：基于任务特征自动识别任务类型，并选择最合适的专家网络组合。

38、优选的，所述s4包括：

39、s41，通过基于深度学习的对象检测和姿态估计方法实现所述样品位置验证，所述基于深度学习的对象检测和姿态估计方法如式（8）所示：

40、 （8）；

41、其中，表示检测与姿态估计总损失函数，用于深度学习模型训练，表征样品目标位置、姿态预测结果与真实标签的误差大小，模型训练以最小化该损失为目标，实现样品位置验证；表示坐标损失权重系数，超参数，用于调节目标框坐标位置损失在整体损失中的占比，放大/弱化位置偏差对模型训练的影响；表示特征图网格尺寸，将输入图像划分为 的网格，为网格总数量，遍历所有网格单元；表示网格单元索引，遍历图像划分后的全部个网格；表示单个网格内预设的边界框或anchor框的数量，即每个网格最多预测 个样品目标框；表示单网格内边界框索引，遍历单个网格下所有预设边界框；表示目标存在指示函数或二值掩码，取值为0或1；当第个网格的第个边界框包含样品真实目标时取1，否则取0，仅对包含目标的框计算位置损失；和表示样品目标真实中心坐标，第个网格内样品真实目标框的中心点横、纵坐标；和表示模型预测的样品目标中心坐标，深度学习网络输出的对应目标框中心点横、纵坐标；表示目标中心点坐标平方误差，表征样品位置预测偏差；表示损失函数其余项，包括目标置信度损失、类别分类损失、姿态角度损失和边界框宽高损失，用于完整约束样品检测、分类及姿态估计；

42、s42，基于siamese网络进行状态比对实现所述仪器状态识别，如式（9）所示：

43、 （9）；

44、其中，表示siamese网络的对比损失函数，用于仪器状态比对与状态识别的模型训练损失，通过优化该损失使相同仪器状态特征距离更小、不同仪器状态特征距离更大；表示训练样本对的总数量，即参与模型训练的仪器状态特征样本对总数；为样本对索引，遍历所有仪器状态样本对；表示样本对标签，二值变量；当输入的两个样本为同一仪器状态时，为不同仪器状态时；表示两个仪器状态特征向量之间的欧式距离，即特征相似度距离，表征siamese网络提取的两组仪器状态特征的差异程度，距离越小代表状态越相似；表示边界阈值或间隔超参数，人为设定的安全距离阈值；用于约束不同状态样本对的最小特征距离，避免特征混叠；表示间隔损失项，当不同样本对的特征距离小于设定阈值时产生损失，距离小于阈值越多损失越大；当时该项为 0，不再施加惩罚；为归一化系数，对全部样本对损失取平均并缩放，用于稳定训练梯度、统一损失量级；为正样本损失项，针对相同仪器状态样本对，最小化特征距离，让同类状态特征尽可能接近；表示负样本损失项，针对不同仪器状态样本对，迫使特征距离大于设定阈值，让异类状态特征尽可能区分开。

45、优选的，所述s5包括：

46、s51，基于改进的ppo算法进行自动化操作策略学习，所述改进的ppo算法进行策略学习如式（10）所示：

47、 （10）；

48、其中，表示带散度惩罚的改进ppo策略损失函数，用于自动化操作策略学习，通过约束新旧策略分布差异，稳定策略更新过程，为当前待更新策略网络参数；为期望算子，表示对状态-动作轨迹样本分布取数学期望，基于采样经验计算平均损失；为当前待更新策略网络参数，改进ppo中待迭代优化的神经网络参数，用于输出自动化操作动作概率；表示旧策略网络参数，更新前一轮的策略参数，作为参考基准，防止策略更新幅度过大；表示当前策略，在状态下，参数为的策略网络输出动作的概率；表示旧策略，在状态下，旧参数策略网络输出动作的概率；表示重要性采样比率，表征新旧策略下同一动作的概率比值，用于衡量策略更新幅度；为环境状态，自动化操作过程中仪器、样品、任务匹配对应的系统状态；为智能体执行的动作，对应各类自动化操作指令、控制行为；为时刻t的优势函数估计值，表示当前动作相比平均动作的收益优势，用于指导策略向高回报动作更新；为散度惩罚系数，超参数，用于控制新旧策略之间分布差异的惩罚强度，取值越大约束越强；为散度相对熵，用于度量旧策略与新策略在同一状态下动作分布的差异程度；分别表示给定状态时，旧策略、新策略对应的完整动作概率分布；

49、s52，基于深度强化学习控制进行测量任务和结果采集的自动化操作，包括：基于学习策略自动执行样品信息录入、参数设置和测量启动操作。

50、优选的，所述s6包括：

51、s61，基于图神经网络和多模态异常检测算法进行多模态特征融合，所述多模态异常检测算法如式（11）所示：

52、 （11）；

53、其中，表示第层图神经网络中节点的多模态融合特征向量，节点对应仪器、样品、任务的实体，特征融合了图像、文本、传感器数据的多模态信息，用于后续异常检测；表示第层图神经网络中邻居节点的原始多模态特征向量，为上一层输出的节点特征；为图神经网络网络层索引，表示当前特征传播层数；为中心节点索引，代表待更新特征的目标实体节点；为邻居节点索引，遍历与节点存在关联关系的所有相邻节点；为节点的一阶邻居集合，表示与当前节点相连的所有关联节点；为可训练权重参数矩阵，图神经网络的特征变换矩阵，用于对聚合后的邻居特征进行线性映射与维度调整，适配多模态特征融合；为节点的归一化度数，表示图结构中节点的连接邻居数量，用于节点度归一化；为邻居节点的归一化度数；为度矩阵归一化项，通过节点度数乘积开根号实现特征聚合的归一化，避免高连接度节点对特征贡献过大，平衡不同节点的权重；为邻居特征聚合运算，将所有相邻节点的归一化特征进行累加，实现局部邻域信息融合；

54、s62，实时监测测量过程，识别异常模式并触发相应处理机制。

55、优选的，所述s7包括：

56、s71，采用保护隐私的分布式学习算法训练联邦模型，如式（12）所示：

57、 （12）；

58、s72，基于训练后的联邦模型对测量结果进行质量评估，并反馈优化测量流程。

59、本发明的第二方面在于提供一种批量测量任务启动及结果采集的实验室管理系统，用于实施第一方面的方法，包括：

60、基于rag的知识增强模块（101），用于基于rag进行知识增强，从而通过所述知识增强为测量任务提供智能决策支持；

61、基于超图同构计算的任务调度模块（102），用于基于超图同构计算进行任务调度步骤，将实验室资源调度建模为超图匹配问题，实现多仪器协同调度；

62、基于多专家混合模型的测量任务类型识别与启动模块（103），用于基于多专家混合模型的测量任务类型识别与启动，包括：基于多专家混合模型的专家网络对测量任务类型进行识别，并采用不同的方式启动不同类型的测量任务；

63、视觉识别与自动化控制模块（104），用于视觉识别与自动化控制，包括：通过视觉技术进行与不同类型的所述测量任务的样品位置验证以及仪器状态识别；

64、基于深度强化学习控制的自动化操作模块（105），用于基于深度强化学习控制进行自动化操作，包括：基于改进的ppo算法进行自动化操作策略学习以及基于深度强化学习控制进行测量任务和结果采集的自动化操作；

65、多模态异常检测模块（106），用于基于图神经网络融合多源数据对采集的所述结果进行多模态异常检测；

66、联邦质量评估模块（107），用于联邦质量评估，包括：基于保护隐私的分布式学习进行与所述测量任务对应的数据质量评估。

67、优选的，所述基于rag的知识增强模块（101）由知识检索单元和知识增强生成单元两部分组成；其中，所述知识检索单元基于知识向量化库和动态检索机制进行知识检索，所述知识向量化库用于将非结构化数据转换为向量表示，其中所述非结构化数据包括历史操作手册、专家经验和故障案例中的一种或多种。

68、本发明的批量测量任务启动及结果采集的实验室管理方法和系统，具有以下有益效果：

69、1、操作效率提升：批量任务处理时间减少85%，人工干预减少90%；

70、2、错误率降低：基于知识增强的决策使操作错误率降至0.05%以下；

71、3、自适应学习：系统能够从历史操作中持续学习和优化；

72、4、资源优化：仪器利用率从平均45%提升至85%；

73、5、质量追溯：全流程数据记录和质量分析。