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龙图腾网获悉江苏师范大学申请的专利一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关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：CN114692708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202011575920.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法是由任世锦;陈琳;任珈仪;林睦良;魏明生设计研发完成，并于2020-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关软测量方法，并用于工业过程监测。该方法包含数据预处理，模型隐变量以及模型参数初始化，计算未标记过程数据样本的权重、隐变量的协方差矩阵、故障监测统计量的控制限、质量数据的监测统计量、过程数据的监测统计量以及根据上述计算结果比较监测统计量与控制限进行判断是否发生故障等步骤。本发明为解决变速率数据建模问题提供了一个可行的途径，易于推广到即时学习以及连续流程和间歇过程的故障监测中，较好提高软测量模型精度以及故障监测性能。

本发明授权一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据预处理—从工业过程平稳工况采集数据集和质量指标数据集然后对质量数据和输入数据进行规格化预处理； S2、模型隐变量以及模型参数初始化—采用规格化输入数据和输出数据建立概率偏最小二乘PPLS模型并确定模型共有隐变量tc维度qc以及相应的稀疏矩阵作为矩阵P和C初始值；然后由PPLS模型对输入数据和数据进行重构，计算输出和输入数据重构误差对exn'、eyn'，分别对数据集使用PCA计算方差贡献率的85％确定输入空间私有隐变量tx维度qx、输出空间私有隐变量ty维度qy，其相应的负荷矩阵分别作为矩阵Q和D的初始值，其重构误差协方差矩阵作为Σx和Σy的初始值； S3、设置迭代步数为t，期望最大化EM算法停止阈值ε＝10-5，设定算法运行的最大迭代次数Maxiter，设置控制限的置信度c，算法迭代步数初始值为0，即t＝0； S4、计算未标记过程数据样本的权重； 假设标记样本采样周期采集周期为N'Ts，未标记数据采样周期为Ts，设有N'-1个未标记样本xnN'-1,xnN'-2,…,xN'n-1+1，并将质量样本记为xnN',ynN'，根据式5和6计算未标记数据样本的空间权重和时间权重， 式中，为未标记数据样本的空间权重，上标T为向量或矩阵的转置，σs为可调参数，用于控制空间权重随着欧式距离变化速率，为未标记数据样本的时间权重，σt为可调参数，用于控制时间权重随着未标记样本时间与距离质量样本时间变化衰减速率，i＝1,2,…,N'-1,n＝1,2,…,NL； 然后，根据质量数据样本由式7计算未标记数据样本的最终权重 式中，wnN'-i为未标记数据样本的最终权重，λnN'为加权系数且||ynN'-yn-1N'||表示ynN'与yn-1N'之间的欧氏距离，且yn-1N'为第n-1个样本输出，其采样点位置为n-1N'，ynN'表示第n个样本输出，σw为可调参数，用于控制加权系数随着相邻质量数据变化的速率； S5、将迭代步数加1，并采用EM算法的E-步计算隐变量的期望，M-步更新模型参数，直至算法达到算法停止阈值或迭代次数达到最大迭代次数； S6、计算隐变量的协方差矩阵； S7、计算测统计量的控制限； S8、计算质量数据的监测统计量； S9、计算过程数据的监测统计量； S10、判断步骤S8和S9所计算的各个监测统计量是否满足和SPE≤SPElim，如果没有满足则判断过程发生异常，进而获得异常变量所在的空间。

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