本申請涉及智能分析領域，且更為具體地，涉及一種用于控制變量實驗數據的因果分析系統及方法。
背景技術：
1、在實驗科學和數據分析領域，控制變量法被廣泛應用于因果關系的推斷，但現有技術在處理復雜實驗數據時存在顯著局限性。傳統方法通常依賴于統計假設檢驗或回歸分析，這些方法對數據噪聲的敏感性較高，尤其在多變量、非線性關聯的場景下，噪聲干擾易導致偽相關性的誤判。現有的數據降噪技術往往采用通用濾波算法（如小波變換或低通濾波），但這類方法難以區分實驗數據中因果信號與隨機噪聲的本質差異，可能過度平滑關鍵因果特征。
2、此外，現有技術對因果判斷閾值的設定多依賴經驗值或固定標準，未建立與數據降噪過程動態聯動的自適應機制，導致在復雜實驗場景下的魯棒性不足。這些缺陷共同制約了控制變量實驗數據分析的準確性和可解釋性，特別是在高噪聲、小樣本或變量交互復雜的情況下，現有系統難以可靠識別真實的因果關系。
3、因此，期待一種優化的用于控制變量實驗數據的因果分析系統。
技術實現思路
1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種用于控制變量實驗數據的因果分析系統及方法，其通過結構化映射編碼構建因變量與果變量的聯合表征，采用基于深度學習的自監督特征蒸餾機制實現噪聲與因果信號的精準剝離，同時建立因果效應估計與動態閾值聯動的自適應決策體系。通過這樣的方式，提升了復雜實驗場景下的因果分析魯棒性，使得系統既能在保留非線性因果特征的前提下實現精準噪聲抑制，又能通過數據降噪與效應估計的耦合優化自適應調整判斷標準，有效降低高維變量交互或小樣本數據中的誤判風險，為控制變量實驗提供兼具解釋性與可靠性的因果推斷支持。
2、根據本申請的一個方面，提供了一種用于控制變量實驗數據的因果分析系統，其包括：數據獲取模塊，用于獲取控制變量實驗數據，控制變量實驗數據包括{因變量，果變量}的集合；降噪模塊，用于對控制變量實驗數據進行噪聲識別和噪聲去除以得到降噪后控制變量實驗數據；因果效應估計模塊，用于將降噪后控制變量實驗數據輸入因果效應估計模塊以得到因果效應值；因果分析模塊，用于基于因果效應值與預設閾值之間的比較，確定因變量與果變量之間是否存在因果關系。
3、根據本申請的另一個方面，提供了一種用于控制變量實驗數據的因果分析方法，其包括：獲取控制變量實驗數據，控制變量實驗數據包括{因變量，果變量}的集合；對控制變量實驗數據進行噪聲識別和噪聲去除以得到降噪后控制變量實驗數據；將降噪后控制變量實驗數據輸入因果效應估計模塊以得到因果效應值；基于因果效應值與預設閾值之間的比較，確定因變量與果變量之間是否存在因果關系。
4、與現有技術相比，本申請提供的一種用于控制變量實驗數據的因果分析系統及方法，其通過結構化映射編碼構建因變量與果變量的聯合表征，采用基于深度學習的自監督特征蒸餾機制實現噪聲與因果信號的精準剝離，同時建立因果效應估計與動態閾值聯動的自適應決策體系。通過這樣的方式，提升了復雜實驗場景下的因果分析魯棒性，使得系統既能在保留非線性因果特征的前提下實現精準噪聲抑制，又能通過數據降噪與效應估計的耦合優化自適應調整判斷標準，有效降低高維變量交互或小樣本數據中的誤判風險，為控制變量實驗提供兼具解釋性與可靠性的因果推斷支持。
1.一種用于控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，包括：數據獲取模塊，用于獲取控制變量實驗數據，控制變量實驗數據包括{因變量，果變量}的集合；降噪模塊，用于對控制變量實驗數據進行噪聲識別和噪聲去除以得到降噪后控制變量實驗數據；因果效應估計模塊，用于將降噪后控制變量實驗數據輸入因果效應估計模塊以得到因果效應值；因果分析模塊，用于基于因果效應值與預設閾值之間的比較，確定因變量與果變量之間是否存在因果關系；其中，降噪模塊，包括：噪聲蒸餾單元，用于基于控制變量實驗數據的結構化映射聯合編碼特征與變量間全局拓撲先驗信息，對控制變量實驗數據進行基于因-果變量特征查詢提示約束的噪聲蒸餾以得到噪聲蒸餾結果；控制變量實驗數據重構單元，用于基于噪聲蒸餾結果，對控制變量實驗數據進行數據重構以得到降噪后控制變量實驗數據。
2.根據權利要求1所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，所述噪聲蒸餾單元，包括：結構化映射編碼子單元，用于對{因變量，果變量}的集合中的各個{因變量，果變量}進行結構化映射編碼以得到因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量的集合；噪聲篩選子單元，用于將因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量的集合輸入基于特征蒸餾機制的噪聲識別和噪聲去除網絡以得到因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量的篩選集作為噪聲蒸餾結果。
3.根據權利要求2所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，所述結構化映射編碼子單元，用于：基于因變量嵌入矩陣對因變量進行結構化映射以得到因變量嵌入編碼向量；基于果變量嵌入矩陣對果變量進行結構化映射以得到果變量嵌入編碼向量；將因變量嵌入編碼向量和果變量嵌入編碼向量進行級聯以得到因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量。
4.根據權利要求2所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，所述噪聲篩選子單元，包括：變量間先驗信息提取二級子單元，用于將因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量的集合輸入因-果變量先驗信息自監督學習網絡以得到因變量-果變量結構化映射先驗信息聚合編碼向量；待蒸餾變量提取二級子單元，用于從因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量的集合提取第k個因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量作為待蒸餾因變量-果變量結構化映射聯合編碼特征向量；特征蒸餾二級子單元，用于基于因變量-果變量結構化映射先驗信息聚合編碼向量，對待蒸餾因變量-果變量結構化映射聯合編碼特征向量進行因-果變量特征查詢提示約束來確定是否對待蒸餾因變量-果變量結構化映射聯合編碼特征向量進行蒸餾。
5.根據權利要求4所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，所述特征蒸餾二級子單元，包括：特征蒸餾查詢提示三級子單元，用于將待蒸餾因變量-果變量結構化映射聯合編碼特征向量和因變量-果變量結構化映射先驗信息聚合編碼向量輸入因-果變量特征蒸餾查詢提示網絡以得到因變量-果變量結構化映射特征蒸餾查詢提示隱性編碼矩陣；特征蒸餾強度計算三級子單元，用于基于因變量-果變量結構化映射特征蒸餾查詢提示隱性編碼矩陣，確定因變量-果變量結構化映射特征蒸餾強度描述符；特征蒸餾判斷三級子單元，用于基于因變量-果變量結構化映射特征蒸餾強度描述符，確定是否對待蒸餾因變量-果變量結構化映射聯合編碼特征向量進行蒸餾。
6.根據權利要求5所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，所述特征蒸餾強度計算三級子單元，用于：對因變量-果變量結構化映射特征蒸餾查詢提示隱性編碼矩陣進行基于鄰域共情的局部-全局特征融合優化以得到優化因變量-果變量結構化映射特征蒸餾查詢提示隱性編碼矩陣；對優化因變量-果變量結構化映射特征蒸餾查詢提示隱性編碼矩陣進行基于矩陣的跡度量以得到因變量-果變量結構化映射特征蒸餾強度描述符。
7.根據權利要求1所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，所述控制變量實驗數據重構單元，用于：使用逆向編碼器將因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量的篩選集中的各個因變量-果變量結構化映射聯合編碼向量映射至數據源域以得到降噪后控制變量實驗數據。
8.根據權利要求1所述的控制變量實驗數據的因果分析系統，其特征在于，響應于因果效應值大于或等于預設閾值，則判定因變量與果變量之間存在因果關系；響應于因果效應值小于預設閾值，則判定因變量與果變量之間不存在因果關系。
9.一種用于控制變量實驗數據的因果分析方法，其特征在于，包括：獲取控制變量實驗數據，控制變量實驗數據包括{因變量，果變量}的集合；對控制變量實驗數據進行噪聲識別和噪聲去除以得到降噪后控制變量實驗數據；將降噪后控制變量實驗數據輸入因果效應估計模塊以得到因果效應值；基于因果效應值與預設閾值之間的比較，確定因變量與果變量之間是否存在因果關系。