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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种帘线钢脱碳层质量预测方法和系统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：CN119377870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411375599.7，技术领域涉及：G06F18/2451；该发明授权一种帘线钢脱碳层质量预测方法和系统是由何飞;鲁隽魁设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种帘线钢脱碳层质量预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种帘线钢脱碳层质量预测方法和系统，所述方法包括：S1、获取帘线钢生产过程中的样本数据，所述样本数据包括标量数据和时序数据，将所述标量数据拉长，得到多变量时序数据；S2、利用B样条基函数拟合，将所述多变量时序数据拟合为多变量函数型数据；S3、利用函数型数据核方法，将所述多变量函数型数据投影到高维函数型特征空间；S4、基于高维下的函数型特征，计算使得类内距离最小、类间距离最大的函数型数据投影超平面；S5、对各个样本进行投影，得到最终的样本分类结果。采用本发明，可以对帘线钢脱碳层质量进行准确地实时预测。

本发明授权一种帘线钢脱碳层质量预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种帘线钢脱碳层质量预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取帘线钢生产过程中的样本数据，所述样本数据包括标量数据和时序数据，将所述标量数据拉长，得到多变量时序数据，所述帘线钢生产过程包括：转炉-精炼-连铸-加热炉-轧制过程，所述标量数据包括转炉、精炼、连铸工序的成分化验数据，所述时序数据包括连铸、加热炉、轧制的工艺控制数据； S2、利用B样条基函数拟合，将所述多变量时序数据拟合为多变量函数型数据； S3、利用函数型数据核方法，将所述多变量函数型数据投影到高维函数型特征空间； S4、基于高维下的函数型特征，计算使得类内距离最小、类间距离最大的函数型数据投影超平面； S5、对各个样本进行投影，得到最终的样本分类结果； 所述S1中将所述标量数据拉长，得到多变量时序数据，具体包括： 将所述标量数据转化为定义域大小为加热炉在炉时长的常数函数，并与所述时序数据在变量维度进行拼接，得到所述多变量时序数据； 所述S2，具体包括： 对于函数型数据拟合，拟合后得到的函数x表示为 系数向量与基函数的内积：其中，c为系数向量，T表示矩阵转置，为基函数； 对于系数向量c的确定，采用最小二乘法的形式，此时对于第i个观测点的第j个变量的带权拟合误差项SMSSEyi,j|ci,j＝yi,j-Ψjci,jTWi,jyi,j-Ψjci,j，其中，为第j个变量的基函数数值矩阵，Dj为第j个变量进行函数型数据拟合时所使用的基函数的个数，为第j个变量进行函数型数据拟合时所使用的第l个基函数，Lj为第j个变量的观测的时间长度，Wi,j为第i个样本的第j个曲线权重矩阵，它被定义为第i个样本的第j个变量的曲线的所有观测点的拟合残差计算得到的协方差矩阵的逆； 基于最小二乘法的函数型数据拟合会损失一定的光滑度，所以需要引入一个粗糙度的惩罚项，得到带有惩罚项的最小二乘拟合误差PENSSEmyi,j|ci,j＝yi,j-Ψjci,jTWi,jyi,j-Ψjci,j+λci,jTRjci,j，其中Rj是体现变量间关系的权重矩阵，利用最小二乘法求解系数向量ci,j＝ΨjTWi,jΨj+λRj-1ΨjTWi,jyi,j，其中λ为光滑系数； 所述S4，具体包括： 将类内距离最小、类间距离最大问题转化为多变量函数型数据瑞利商最大化问题其中，为类间散度矩阵，为类内散度矩阵，p为所处理的数据的类别数，μ是其中一个类别数据的类别中心，Nk为第k类样本的数量、xk,i′t为第k类样本中的第i′个样本的函数，瑞利商最大值对应的ω就是使得类内距离最小、类间距离最大的高维函数型投影超平面； 由于投影到高维特征空间后，多变量函数型数据已经是线性可分的，所以，此时将高维下函数型投影超平面ω转化为高维多变量函数型数据的线性表示其中，φx＝[φ1x,φ2x,...,φIx]T表示低维向高维的投影关系，α＝[α1,α2,...,αI]T为I×1维的投影系数向量，I为样本总数，高维空间内φx向函数型投影超平面ω投影表示为φxω＝φxφxTα＝kerα，因此求解瑞利商最大值对应的ω转化为求解α问题； 利用高维函数型投影超平面的转化形式，并利用函数型数据核函数对高维形式下的多变量函数型数据内积进行转化，此时函数型数据瑞利商转化为其中，为第k类的第i′个样本，为核函数，Kk为I×Nk的矩阵，为每一个元素都是的方阵，对于Kk中第a行b列的元素Kk[a][b]＝kerxat,xbkt； 对于瑞利商的求解进一步转化为求解优化问题此时，使用Lagrange乘数法，并对α求导可得Mα＝δNα，求解特征值δ和特征向量α后，得到能够最大程度区分脱碳层合格与否的函数型投影超平面。

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