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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于软测量模型的工业监测方法、系统、装置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：CN120408564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510910184.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于软测量模型的工业监测方法、系统、装置及存储介质是由熊伟丽;史彦承;史旭东;顾皓设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于软测量模型的工业监测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及基于软测量模型的工业监测方法、系统、装置及存储介质，属于软测量技术领域。本发明通过构建基于多尺度门控Transformer的软测量模型来对工业过程中的质量变量进行监测，通过设计层级化特征融合结构，实现全局与局部特征的有效融合。首先将卷积操作嵌入注意力机制，以提取数据的多尺度特征；其次利用门控单元自适应调节多尺度特征权重，并通过稀疏注意力机制剔除低相关或冗余特征，从而增强模型在数据缺失情况下的特征提取能力。将该方法应用于脱丁烷塔工业过程进行丁烷浓度预测，结果表明，本发明比现有软测量工业监测方法具有更高的预测精度。本发明还提供一种基于软测量模型的工业监测系统、装置和存储介质，提高了工业监测的便捷性。

本发明授权基于软测量模型的工业监测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于软测量模型的工业监测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：周期性采集工业过程中的易测辅助变量与历史难测主导变量； 步骤2：利用MGT模型对所述易测辅助变量与历史难测主导变量进行特征提取，并对当前难测主导变量进行回归预测； 所述MGT模型将输入的易测辅助变量划分到4个注意力子空间，在每个子空间利用多尺度注意力机制内部的卷积层提取局部特征，并采用注意力机制进行全局特征的提取；其次，采用可训练门控单元自适应分配权重，对多尺度特征进行融合；然后，利用稀疏注意力机制对融合特征进行稀疏化操作；最后得到多尺度门控注意力输出，在将各子空间特征融合后，采用全连接层解码进行回归预测； 所述多尺度门控注意力输出的计算过程为： 其中，为融合后的特征矩阵，为经TopK操作筛选后的注意力分数，TopK操作表示选取的前个注意力分数；表示矩阵第i行第j列的元素，表示特征稀疏矩阵第i行第j列的元素，表示的第i行向量；表示归一化操作后的稀疏注意力得分矩阵，表示很小的常数，用于避免分母为0，表示所述多尺度门控注意力输出； 所述融合后的特征矩阵表示为： 其中，表示全局特征，值为标准注意力得分，表示门控单元，表示向量间的点乘运算，表示对Q进行卷积操作，为查询向量Q和键向量K的维度； 所述门控单元表示为： 其中，和为门控单元的权重矩阵和偏置向量，为Sigmoid函数。

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