买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种数据驱动的工业过程运行工况预测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：CN120804816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510887571.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种数据驱动的工业过程运行工况预测方法是由张凯;王亚礼;张晓雯;彭开香;张江山设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的工业过程运行工况预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的工业过程运行工况预测方法，属于工况预测技术领域，所述方法包括：将每个生产批次视为一个节点，获取节点的嵌入特征，进行节点特征嵌入；其中，生产批次包括工况已知的历史批次和工况未知的未来批次，历史批次对应的节点为已知标签节点，未来批次对应的节点为未知标签节点；构建包含多个已知标签节点和一个未知标签节点的动态图；在所述动态图中进行节点特征的传播和更新，得到未知标签节点的缺失特征；结合未知标签节点的缺失特征和嵌入特征，实现工业过程运行工况预测。本发明提供的数据驱动的工业过程运行工况预测方法解决了数据多源异构下的特征提取与工况预测问题。

本发明授权一种数据驱动的工业过程运行工况预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的工业过程运行工况预测方法，其特征在于，包括： 将每个生产批次视为一个节点，获取节点的嵌入特征，进行节点特征嵌入；其中，生产批次包括工况已知的历史批次和工况未知的未来批次，历史批次对应的节点为已知标签节点，未来批次对应的节点为未知标签节点； 构建包含多个已知标签节点和一个未知标签节点的动态图； 在所述动态图中进行节点特征的传播和更新，得到未知标签节点的缺失特征； 结合未知标签节点的缺失特征和嵌入特征，实现工业过程运行工况预测； 构建包含多个已知标签节点和一个未知标签节点的动态图，包括： 对当前时间片，初始化一个元素全部为0的邻接矩阵A∈Rn+1×n+1；其中，n为当前图中已知标签节点的数目，时间发生最晚的节点是未知标签节点； 计算前n个节点的嵌入特征之间的欧氏距离，将当前节点与其他节点的嵌入特征之间的欧式距离从小到大排序，从距离最小的节点开始，判断其时序是否晚于当前节点；当其时序晚于当前节点时，邻接矩阵中相应位置的元素赋值为1；判断当前节点的出度邻居节点数是否达到所设置的K值，若是，则对下一个节点进行同样操作，若不是，继续确定当前节点的出度邻居，直至其出度邻居节点数达到所设置的K值；保留每一个节点的自环，即邻接矩阵的对角线元素为1； 计算未知标签节点的嵌入特征与已知标签节点的生产计划信息嵌入特征之间的欧氏距离；选择最小欧式距离对应的节点以及时序上与未知标签节点相邻的前两个节点作为未知标签节点的入度邻居节点，邻接矩阵A对应位置元素记为1； 在动态图中进行节点特征的传播和更新，得到未知标签节点的缺失特征，包括： 将动态图输入LGASNN模块，利用LGASNN模块在所述动态图中进行节点特征的传播和更新，得到未知标签节点的缺失特征； 其中，LGASNN模块包括GAT支路和GraphSAGE支路；利用LGASNN模块在动态图中进行节点特征的传播和更新的过程包括： 在GAT支路中，节点的嵌入特征分别被输入LSTM和GAT，经过LSTM来捕捉动态变化特征，并通过GAT进行聚合；LSTM捕捉的动态变化特征通过一个线性映射层后与通过GAT进行聚合的结果相叠加，叠加结果被输入一个层归一化层，层归一化层的输出结果经过Relu机制后，得到第一特征；第一特征分别被输入LSTM和GAT，经过LSTM来捕捉动态变化特征，并通过GAT进行聚合；LSTM捕捉的动态变化特征通过一个线性映射层后与通过GAT进行聚合的结果相叠加，叠加结果被输入一个层归一化层，层归一化层的输出结果经过Relu机制后，得到更新后的节点特征，记作GAT支路特征； 在GraphSAGE支路中，节点的嵌入特征分别被输入LSTM和GraphSAGE，经过LSTM来捕捉动态变化特征，并通过GraphSAGE进行均值聚合；LSTM捕捉的动态变化特征通过一个线性映射层后与通过GraphSAGE进行均值聚合的结果相叠加，叠加结果被输入一个层归一化层，层归一化层的输出结果经过Relu机制后，得到第二特征；第二特征分别被输入LSTM和GraphSAGE，经过LSTM来捕捉动态变化特征，并通过GraphSAGE进行均值聚合；LSTM捕捉的动态变化特征通过一个线性映射层后与通过GraphSAGE进行均值聚合的结果相叠加，叠加结果被输入一个层归一化层，层归一化层的输出结果经过Relu机制后，得到更新后的节点特征，记作GraphSAGE支路特征； GAT支路特征和GraphSAGE支路特征共同构成未知标签节点的缺失特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京科技大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。