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！

龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于先验知识约束图卷积的工业质量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：CN121073310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511635922.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于先验知识约束图卷积的工业质量预测方法是由欧晨;梁常焕;陈洁;侯海良;杨健;李世玲;潘卓夫;王璐琦设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验知识约束图卷积的工业质量预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于先验知识约束图卷积的工业质量预测方法，该方法收集包含质量变量和过程变量的多变量时间序列数据，基于多变量时间序列数据来深度挖掘各变量间的格兰杰因果关系，初步获取一个有向信息传递矩阵，并结合先验子过程知识掩码矩阵，对变量间的信息传递关系进行动态调整和细化从而生成一个动态邻接矩阵；基于此动态邻接矩阵设计多头时空图卷积长短期记忆网络来学习长短期时空特征。该方法采用基于约束性先验知识的格兰杰因果关系来有效挖掘质量变量与过程变量之间的关联，并利用多头时空图卷积长短期记忆网络捕捉长短期依赖关系，有助于提高工业系统质量预测的准确性。

本发明授权一种基于先验知识约束图卷积的工业质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识约束图卷积的工业质量预测方法，其特征在于，包括： S1：收集流程工业系统中包含质量变量和过程变量的多变量时间序列数据； S2：挖掘多变量时间序列数据中各变量间的格兰杰因果关系，得到各变量之间的信息传递关系，并基于各变量之间的信息传递关系构建有向信息传递矩阵；根据先验知识判断各变量是否属于同一子过程，并根据判断结果构建先验子过程知识掩码矩阵；将有向信息传递矩阵、先验子过程知识掩码矩阵与设计的自适应权重矩阵融合，得到动态邻接矩阵； S3：基于动态邻接矩阵设计多头时空图卷积长短期记忆网络，将过去时刻的过程变量与过去时刻的质量变量输入至多头时空图卷积长短期记忆网络，得到若干个当前时刻的质量变量的预备预测结果，并链接各预备预测结果；解码链接结果，得到当前时刻的质量变量的预测值； 多头时空图卷积长短期记忆网络由个时空图卷积长短期记忆网络并联而成，每个时空图卷积长短期记忆网络均由q个时空图卷积长短期记忆网络单元串联形成，每个时空图卷积长短期记忆网络单元均包括输入门、遗忘门、细胞状态、输出门，且输入门、遗忘门、输出门均通过动态邻接矩阵对输入对象进行有向图卷积；有向图卷积表达式为： ； 其中，表示自适应权重；表示有向图卷积操作；表示有向图卷积的对象；表示gelu激活函数；表示变量入度矩阵；表示动态邻接矩阵；表示自适应偏置； 变量入度矩阵为对角矩阵，其对角线上的各值分别为有向信息传递矩阵中对应列的元素值之和。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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。