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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种级联冶金过程自适应与可解释的监测方法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：CN120010428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510500984.8，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权一种级联冶金过程自适应与可解释的监测方法是由李勇刚;吕明杰;孙备;尹舒龙;邓一凡设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种级联冶金过程自适应与可解释的监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及级联冶金过程监测技术领域，具体公开了一种级联冶金过程自适应与可解释的监测方法，通过构建包括基于BSOM模型的增量学习触发器和训练完毕的VGATEPi模型混合模型，并构建有用于故障定位与解释的异常感知定位机制，从动态变化的级联冶金过程变量中有效地进行持续学习，实现可解释的监测结果，本发明方法能够显著提升过程监测性能，特别是在降低过程监测中的误报率方面，解决了传统的基于静态图模型的监测方法，对于非平稳变化的数据的监测，因不会随时变特性自动更新，存在容易出现误报和漏报的问题。此外，本发明能够提供故障变量之间可解释的因果关系，为异常过程提供重要的维护依据。

本发明授权一种级联冶金过程自适应与可解释的监测方法在权利要求书中公布了：1.一种级联冶金过程自适应与可解释的监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A1：构建基于贝叶斯自组织映射网络的BSOM模型和具有结合概率推理的变分图注意力自编码器的VGATEPi模型； 步骤A2：收集级联冶金过程的历史正常运行数据、先验信息和互信息，并对先验信息和互信息进行处理获得图结构数据； 步骤A3：将历史正常运行数据输入至BSOM模型中进行训练，将训练完成的BSOM模型作为增量学习触发器，将图结构数据输入至VGATEPi模型进行训练，以生成符合输入数据的自适应阈值； 由增量学习触发器和训练好的VGATEPi模型作为混合模型，并构建用于故障定位与解释的异常感知定位机制； 步骤A4：采集级联冶金过程实时数据输入至混合模型中，当输入数据触发增量学习触发器，由基于输入数据更新的VGATEPi模型计算并比对与自适应阈值的差异，当超过自适应阈值时判断为异常状态，否则为正常状态； 当输入数据未触发增量学习触发器，基于不更新的VGATEPi模型计算并比对与自适应阈值的差异，当超过自适应阈值时判断为异常状态，否则为正常状态； 在判断为异常状态时，由异常感知定位机制配合先验信息对异常状态进行可解释分析。

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