公开(公告)号：CN119168454A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411191442.9

申请日：2024-08-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 王雅琳 ,  陈燚涛 ,  刘晨亮 ,  隋庆开 ,  潘雨晴 ,  刘柢炬 ,  刘鸿瑞 ,  谭栩杰 ,  孙备 ,  黄科科

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/04 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种基于多层级时空关联特征的工业关键质量指标预测方法，包括：确定与关键质量指标相关的过程变量，并获取训练样本；将全流程、每个子流程分别作为一目标流程，并分别针对每个目标流程执行：从确定出的所有过程变量中筛选出目标流程对应的目标过程变量，并利用邻接矩阵模型和目标过程变量数据，获取目标流程的图邻接矩阵；利用时空依赖感知特征提取模型获取目标流程对应于训练样本的时空特征表示；基于得到的时空特征表示对邻接矩阵模型、时空依赖感知特征提取模型和预测模型进行优化；利用参数优化后的模型对预测时刻的工业关键质量指标进行预测。本申请能提升工业关键质量指标预测的精准度和可靠性。

公开(公告)号：CN118521213A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410677478.1

申请日：2024-05-29

Applicant: 国投新疆罗布泊钾盐有限责任公司 ,  中南大学

Inventor： 何新芳 ,  王雅琳 ,  黄理学 ,  刘柢炬 ,  郁刘发 ,  刘晨亮 ,  尹自泽 ,  刘鸿瑞 ,  黄晓龙

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/04 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开实施例中提供了一种时序长短期依赖的工业关键质量指标预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：确定关键质量指标，并筛选出建模辅助变量；训练辅助变量隐空间嵌入模型；构建渐进式自校正的深度条件扩散模型框架；构建时序长短期依赖噪声预测模型；以噪声预测误差为损失函数进行训练；逐步去除从高斯分布采样所得数据中的噪声，得到无噪目标信息并将其关键质量指标部分的中位数作为指标预测值；将无噪目标信息中辅助变量部分还原至样本空间，将所得数据中位数作为辅助变量预测值；利用带噪数据训练辅助变量预测模型；渐进式获得辅助变量实际值，利用其与带噪数据间映射关系引导反向去噪。通过本公开的方案，提高了预测精度和适应性。