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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于数据降维聚类的生产指标预测方法及存储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：CN115330034B 。

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：202210894509.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数据降维聚类的生产指标预测方法及存储介质是由喻莉;李君临设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据降维聚类的生产指标预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据降维聚类的生产指标预测方法及存储介质，属于流程工业数据处理领域，包括：计算各输入序列与生产指标序列在不同时间偏移下的时域互信息，并进行积分，得到总时域互信息量；筛选出总时域互信息量最高的m个输入序列，作为目标输入序列；在不同时刻分别获得各目标输入序列的降维特征，得到各时刻的降维特征序列后进行聚类；输入序列的降维特征为该输入序列在时域上的加权求和结果，加权求和的权值与对应时间偏移下的时域互信息正相关，且所有权值之和为1；对于每一个聚类类别，利用其中的降维特征序列及已知的生产指标序列训练机器学习模型，得到对应的生产指标预测模型。本发明能够降低生产指标预测模型的训练复杂度。

本发明授权一种基于数据降维聚类的生产指标预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据降维聚类的生产指标预测方法，其特征在于，包括：预测模型建立步骤；所述预测模型建立步骤包括： 计算输入序列集合中各输入序列与待预测的生产指标序列在不同时间偏移下的时域互信息；每一个输入序列对应一类生产数据在指定时间段内的检测结果；所述时域互信息仅包含与时序相关的信息量； 分别对各输入序列对应的时域互信息进行积分，得到各输入序列与生产指标序列的总时域互信息量，并筛选出总时域互信息量最高的m个输入序列，作为目标输入序列；m为正整数； 在不同时刻分别获得每一个目标输入序列的降维特征，得到各时刻的降维特征序列，并对不同时刻的降维特征序列进行聚类；对于任意一个输入序列，其降维特征为该输入序列在时域上的加权求和结果，加权求和过程中，时域互信息越大，对应时间偏移下的权值越大，且所有权值之和为1； 对于聚类得到的每一个类别，利用其中的降维特征序列及已知的生产指标序列训练机器学习模型，得到该类别所对应时序下的生产指标预测模型，用于根据降维特征序列预测生产指标序列； 任意一个输入序列xit与生产指标序列在任意时间偏移Δt下的时域互信息Itxit-Δt,ypt为： 其中，ypt表示生产指标序列；Ixit-Δt,ypt表示输入序列xit与生产指标序列ypt在时间偏移Δt下的互信息量，其计算公式为： px和py分别表示输入序列xit和生产指标序列ypt的边缘分布，px,y表示输入序列xit和生产指标序列ypt在时间偏移Δt下的联合分布； 任意一个输入序列xit在t时刻的降维特征sit为： 或者，任意一个输入序列xit在t时刻的降维特征sit为：

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