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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预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：CN116307145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310204701.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法是由张新民;李乐清;钱金传;宋执环设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高斯‑泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法。针对不同钢板轧制工况下生产过程数据与钢板缺陷数量的映射关系不同这一点，该方法提出高斯‑泊松混合变分自编码器作为数据驱动的软测量模型，该模型利用多个并行的高斯‑泊松变分自编码器拟合不同工况下的映射关系，借助权重网络将并行输出融合在一起，并以所有数据的似然函数值构造损失函数。所提出的方法通过数据驱动的软测量技术，实现了实际工业中钢板缺陷数量的在线预测，并可提供钢板缺陷数量的区间估计。

本发明授权基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一：收集钢板轧制过程的生产数据和缺陷数据，作为模型的训练集；对数据进行缺失值、异常值、标准化的预处理，得到处理好的训练集； 步骤二：搭建高斯-泊松混合变分自编码器的网络结构，该网络结构包括并行的K个相同网络结构的高斯-泊松变分自编码器和一个权重网络，以及两个融合模块；所述高斯-泊松变分自编码器含有一个隐变量编码器、一个高斯解码器和一个泊松解码器，所述隐变量编码器的输入为自变量x，输出的是隐变量所服从的高斯分布的均值和方差，分别记为μzk、δzk，其中，z表示与隐变量有关，k表示高斯-泊松变分自编码器的编号，k＝1,2,…,K；所述高斯解码器的输入为由隐变量编码器的输出重采样得到的隐变量，输出高斯分布的均值和方差，分别记为μxk、δxk，其中，x表示与高斯-泊松混合变分自编码器的输入变量x有关；所述泊松解码器的输入为由隐变量编码器的输出重采样得到的隐变量，输出泊松分布的均值，记为λyk，其中，y表示与高斯-泊松混合变分自编码器的输出变量y有关； 所述权重网络的输入为自变量x，输出K个在0～1之间的概率值，记为π＝{π1,π2,…,πK}，满足 其中一个融合模块使用所述权重网络输出的概率值对K个泊松解码器的输出λyk融合，即其中，为高斯-泊松混合变分自编码器的预测输出值；另一融合模块使用所述权重网络输出的概率值对K个高斯解码器的输出均值μxk融合，其中，为高斯-泊松混合变分自编码器的生成值； 步骤三：利用处理好的训练集离线训练步骤二构建的高斯-泊松混合变分自编码器； 步骤四：采集待测样本，经过与训练数据在步骤一中相同的缺失值、异常值预处理及标准化后，得到处理好的待测样本xq，然后使用步骤三训练好的高斯-泊松混合变分自编码器进行在线预测。

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