本发明涉及干细胞存储，尤其涉及一种干细胞存储环境的实时监测方法及系统。
背景技术：
1、干细胞存储在生物医学研究和临床应用中扮演着关键角色，其存储环境的精确控制直接影响干细胞的活性和质量。传统的干细胞存储环境监测方法往往存在实时性不足、数据处理能力有限、预警机制不够灵敏等问题。随着物联网和人工智能技术的快速发展，为干细胞存储环境的实时监测提供了新的技术手段和解决方案。
2、然而，现有的监测系统仍面临着诸多挑战。干细胞存储环境涉及多个关键参数，如温度、湿度、气体浓度等，这些参数之间存在复杂的相互作用，传统的单参数监测难以全面把握环境状态。其次，环境数据often存在噪声、缺失和异常值，影响监测的准确性和可靠性。此外，由于干细胞对环境变化极为敏感，需要更加精确和前瞻性的预警机制，以便及时发现潜在风险并采取相应措施。
技术实现思路
1、本发明提供了一种干细胞存储环境的实时监测方法及系统，用于实现干细胞存储环境的实时监测智能化。
2、第一方面，本发明提供了一种干细胞存储环境的实时监测方法，所述干细胞存储环境的实时监测方法包括：
3、采集干细胞存储的多种环境参数数据，并对所述多种环境参数数据进行预处理，得到预处理后的数据集；
4、对所述预处理后的数据集进行深度压缩感知和生成模型处理，得到插补和增强后的数据集；
5、对所述插补和增强后的数据集进行卷积神经网络处理和特征注意力机制计算，得到加权特征表示；
6、对所述加权特征表示进行双向长短时记忆网络处理和时间步注意力机制计算，得到上下文向量；
7、对所述上下文向量进行多任务并行处理和综合损失函数计算，得到多参数预测结果和环境状态评估指标；
8、对所述多参数预测结果和所述环境状态评估指标进行多级阈值判断和自适应反馈处理，得到实时监控预警信息。
9、第二方面，本发明提供了一种干细胞存储环境的实时监测系统，所述干细胞存储环境的实时监测系统包括：
10、采集模块，用于采集干细胞存储的多种环境参数数据，并对所述多种环境参数数据进行预处理，得到预处理后的数据集；
11、插补模块，用于对所述预处理后的数据集进行深度压缩感知和生成模型处理，得到插补和增强后的数据集；
12、加权模块，用于对所述插补和增强后的数据集进行卷积神经网络处理和特征注意力机制计算，得到加权特征表示；
13、计算模块，用于对所述加权特征表示进行双向长短时记忆网络处理和时间步注意力机制计算，得到上下文向量；
14、预测模块，用于对所述上下文向量进行多任务并行处理和综合损失函数计算，得到多参数预测结果和环境状态评估指标；
15、预警模块，用于对所述多参数预测结果和所述环境状态评估指标进行多级阈值判断和自适应反馈处理，得到实时监控预警信息。
16、本发明第三方面提供了一种干细胞存储环境的实时监测设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述干细胞存储环境的实时监测设备执行上述的干细胞存储环境的实时监测方法。
17、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的干细胞存储环境的实时监测方法。
18、本发明提供的技术方案中，通过深度压缩感知和生成模型处理，实现了对多种环境参数的综合分析，能够更全面地反映干细胞存储环境的整体状态，提高了监测的全面性和准确性。采用了先进的数据预处理和插补技术，有效解决了环境数据中的噪声、缺失和异常值问题，显著提高了数据质量，结合卷积神经网络和特征注意力机制，能够自适应地提取和强化关键特征，提高了模型对环境变化的敏感度和泛化能力。通过双向长短时记忆网络和时间步注意力机制，有效捕捉了环境参数的长短期时序依赖关系，增强了模型的预测能力和稳定性。采用多任务并行处理和综合损失函数计算，实现了环境参数预测和状态评估的协同优化，提高了模型的整体性能和效率。引入多级阈值判断和自适应反馈处理，构建了一个灵活、精确的预警系统，能够及时发现潜在风险并给出合理建议。过动态调整预警阈值和权重系数，实现了系统的自适应优化，使监测方法能够不断适应环境变化和新的监测需求。
1.一种干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，所述采集干细胞存储的多种环境参数数据，并对所述多种环境参数数据进行预处理，得到预处理后的数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，所述对所述预处理后的数据集进行深度压缩感知和生成模型处理，得到插补和增强后的数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，所述对所述插补和增强后的数据集进行卷积神经网络处理和特征注意力机制计算，得到加权特征表示，包括：
5.根据权利要求1所述的干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，所述对所述加权特征表示进行双向长短时记忆网络处理和时间步注意力机制计算，得到上下文向量，包括：
6.根据权利要求1所述的干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，所述对所述上下文向量进行多任务并行处理和综合损失函数计算，得到多参数预测结果和环境状态评估指标，包括：
7.根据权利要求1所述的干细胞存储环境的实时监测方法，其特征在于，所述对所述多参数预测结果和所述环境状态评估指标进行多级阈值判断和自适应反馈处理，得到实时监控预警信息，包括：
8.一种干细胞存储环境的实时监测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的干细胞存储环境的实时监测方法，包括：
9.一种干细胞存储环境的实时监测设备，其特征在于，所述干细胞存储环境的实时监测设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的干细胞存储环境的实时监测方法。
