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龙图腾网获悉东华大学申请的专利一种莱赛尔短丝纤维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：CN120975656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511493949.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种莱赛尔短丝纤维质量预测方法和系统是由许高平;张子恒;颜梦;郗欣甫;孙以泽设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种莱赛尔短丝纤维质量预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及纤维生产工艺智能制造技术领域，具体是一种莱赛尔短丝纤维质量预测方法和系统。所述方法包括：获取莱赛尔短丝纤维生产过程中的工艺参数、环境条件数据和成品质量评价指标数据形成的监测数据集；对监测数据集进行清洗和补全得到优化数据集；对所述优化数据集进行修正得到修正数据集；基于所述修正数据集确定关键特征，并利用所述关键特征对所述修正数据集进行筛选得到训练样本；利用所述训练样本构建第一质量指标预测模型，并利用所述第一质量指标预测模型对莱赛尔短丝纤维质量进行预测。本发明通过对清洗、补全、关键特征提取处理提高数据质量，再利用质量指标预测模型实现质量预测，提高了莱赛尔短丝纤维质量预测的效率和准确性。

本发明授权一种莱赛尔短丝纤维质量预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种莱赛尔短丝纤维质量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取莱赛尔短丝纤维生产过程中的工艺参数、环境条件数据和成品质量评价指标数据形成的监测数据集； 对所述监测数据集进行清洗和补全得到优化数据集,包括： 根据所述监测数据集计算数据缺失率，并根据所述数据缺失率对所述监测数据集进行筛选得到第一数据集； 构建数据重构模型，并利用所述数据重构模型对所述第一数据集进行重构得到第二数据集； 所述数据重构模型满足如下公式： 其中，为数据重构模型的损失函数，为时间步总数，为传感器数量，为时刻第个传感器的测量值，为时刻第个传感器的预测值，为时刻第个传感器的掩码矩阵中的元素; 计算所述第二数据集的重构误差； 所述重构误差满足如下公式： 其中，为第二数据集中时间序列样本的重构误差，为时间步总数，为传感器数量，为时刻第个传感器的真实值，为时刻第个传感器的重构值; 根据所述重构误差删除所述第二数据集中的异常数据，得到优化数据集； 对所述优化数据集进行修正得到修正数据集； 基于所述修正数据集确定关键特征，并利用所述关键特征对所述修正数据集进行筛选得到训练样本； 所述基于所述修正数据集确定关键特征包括： 基于引入自注意力机制的长短期记忆网络利用所述修正数据集得到第二质量指标预测模型； 利用所述第二质量指标预测模型计算特征权重； 根据所述特征权重确定关键特征; 利用所述训练样本构建第一质量指标预测模型，并利用所述第一质量指标预测模型对莱赛尔短丝纤维质量进行预测。

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