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龙图腾网获悉江南大学申请的专利助训练框架下的质量变量预测方法、装置终端及介质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：CN114186732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111502375.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权助训练框架下的质量变量预测方法、装置终端及介质是由熊伟丽;何罗苏阳设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本助训练框架下的质量变量预测方法、装置终端及介质在说明书摘要公布了：本申请关于一种助训练框架下的质量变量预测方法、装置、终端及存储介质，涉及复杂工业过程建模和故障诊断领域。该方法包括：获取待测数据集、有标签样本数据集以及无标签样本数据集；建立初始主学习模型以及与初始主学习模型对应的初始辅学习模型；对初始主学习模型以及初始辅学习模型进行训练；建立质量变量预测模型；将待测数据组输入质量变量预测模型。在预测的过程中，通过预先进行的无标签样本数据集以及有标签样本数据集的组合训练，在选取高全局信息含量的无标签样本数据集的基础上，提高了质量变量预测模型的质量，使无标签样本数量较多的场景下，质量变量的预测有了稳定且具体的途径，提高了对于质量变量进行预测的准确率和效率。

本发明授权助训练框架下的质量变量预测方法、装置终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种助训练框架下的质量变量预测方法，其特征在于，所述方法应用于计算机设备中，所述方法包括： 获取待测数据集、有标签样本数据集以及无标签样本数据集，所述有标签样本数据集中包括至少两组有标签样本数据组，以及与所述有标签样本数据组对应的样本质量变量数值，所述无标签样本数据集中包括至少两组无标签样本数据组，所述待测数据集中包括至少两组待测数据组； 建立初始主学习模型以及与所述初始主学习模型对应的初始辅学习模型，所述初始辅学习模型用于进行所述无标签样本数据的初步标注，所述初始主学习模型用于基于初步标注的结果进行所述有标签样本数据集的扩充； 在所述无标签样本数据集中随机选取至少两个无标签样本数据组，得到无标签训练数据集； 通过所述有标签样本数据集以及所述无标签训练数据集对所述初始辅学习模型进行训练，得到所述辅学习模型； 响应于所述辅学习模型训练完成，将所述无标签样本数据输入所述辅学习模型，输出与所述无标签样本数据组对应的置信度数值； 基于所述置信度数值从所述无标签训练数据集中筛选得到至少两个高置信度无标签样本数据组； 基于所述高置信度无标签样本数据组生成所述主学习模型训练样本集； 将所述主学习模型训练样本集输入所述初始主学习模型，输出得到伪标签训练样本集； 通过所述伪标签训练样本集对所述有标签样本数据集进行扩充； 将扩充后的所述有标签样本数据集中的所述有标签样本数据组输入所述初始主学习模型，输出得到与所述有标签样本数据组对应的均方误差； 基于所述均方误差对所述初始主学习模型进行训练，得到所述主学习模型； 基于所述主学习模型以及所述辅学习模型建立质量变量预测模型； 将所述待测数据组输入所述质量变量预测模型，输出得到与所述待测数据组对应的质量变量预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。