南京邮电大学林金星获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模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：CN116029194B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211059238.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模方法是由林金星;赵永耀;汪源桢;肖敏;徐丰羽设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模方法，包括以下步骤：S1，采集锅炉运行数据并生成样本集，采用批量高斯过程主动学习从样本集中挑选样本构建训练集，对预先构建的软测量模型进行训练；S2，利用训练好的软测量模型预测某一采样时刻的NOx排放，并根据预测方差决定是否将采样值及其对应的样本输入添加到训练集；S3，若训练集容量未超过预设值，利用训练集重新训练软测量模型；S4，采用批量高斯过程主动学习进一步地缩减训练集规模，重新训练软测量模型。本发明的一种基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模方法，能够有效降低建模过程中的计算负担以及克服软测量模型的过拟合问题。
本发明授权基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯过程主动学习的燃煤锅炉NOx排放软测量建模方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，采集锅炉运行数据并生成样本集，随后采用批量高斯过程主动学习从样本集中挑选样本构建训练集，再利用训练集对预先构建的NOx排放软测量模型进行训练，得到训练好的NOx排放软测量模型； S2，利用训练好的NOx排放软测量模型预测某一采样时刻的NOx排放，若预测方差小于预设值，则说明预测结果的可信度较高，否则，将此时刻NOx排放的采样值及其对应的样本输入添加到训练集，并跳转到S3； S3，若训练集容量未超过预设值，利用训练集重新训练NOx排放软测量模型并跳转到S2，若训练集容量超过预设值，跳转到S4； S4，采用批量高斯过程主动学习进一步地缩减训练集规模，利用缩减后的训练集重新训练NOx排放软测量模型。
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