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龙图腾网获悉启元实验室申请的专利一种面向仿真试验关键因子筛选的方法和系统及计算机程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121413456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511973229.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向仿真试验关键因子筛选的方法和系统及计算机程序产品是由陈梦说;吴志鹏;裴华鑫;郭曜瑞;李频捷;赵千川设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向仿真试验关键因子筛选的方法和系统及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向仿真试验关键因子筛选的方法和系统及计算机程序产品，包括：生成结构化配置文件；基于所述结构化配置文件，构建监督学习数据集；基于所述监督学习数据集，训练机器学习分类模型，得到当前关键因子集合；重复上述步骤，判断所述当前关键因子集合是否收敛，若收敛则停止仿真并将最后一轮的所述当前关键因子集合作为最终关键因子输出。根据本申请的技术方案能够自动处理高维、非线性、耦合性强的复杂系统；通过机器学习客观识别关键因子，并采用小批量迭代验证机制，在显著减少仿真次数的同时，提高筛选的准确性和效率。

本发明授权一种面向仿真试验关键因子筛选的方法和系统及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种面向仿真试验关键因子筛选的方法，其特征在于，包括： 根据试验任务定义影响仿真结果的多个试验因子及每一所述试验因子的取值范围，并生成结构化配置文件； 基于所述结构化配置文件，构建以因子水平组合为输入、分类标签为输出的监督学习数据集： 基于所述结构化配置文件，采用拉丁超立方体采样方法对各所述试验因子进行均匀采样，生成包含多组所述因子水平组合的仿真想定文件， 将所述仿真想定文件输入仿真引擎执行仿真试验，记录过程数据与结果数据， 确定用于评估仿真结果的评估指标及各指标对应的权重，并依据所述评估指标及各指标对应的权重计算每次试验的原始评估值， 将所述原始评估值按预设规则量化为所述分类标签，从而构建以所述因子水平组合为输入、所述分类标签为输出的监督学习数据集； 基于所述监督学习数据集，训练在不同的所述因子水平组合下预测分类结果的机器学习分类模型，并基于所述机器学习分类模型，得到当前关键因子集合； 重复上述步骤，每轮新增N组所述监督学习数据集，使所述监督学习数据集规模依次为N、2N、3N…，其中N为整数，从而基于所述监督学习数据集得到所述当前关键因子集合，当每一轮次结束，判断所述当前关键因子集合是否收敛，若收敛则停止仿真并将最后一轮的所述当前关键因子集合作为最终关键因子输出， 所述机器学习分类模型包括：随机森林、梯度提升树、XGBoost或LightGBM中的至少一种。

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