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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于对比多视图聚类的空气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：CN115758205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211378423.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于对比多视图聚类的空气质量预测方法是由张晓霞;周贤军;胡峰设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比多视图聚类的空气质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于空气污染监测技术领域，具体涉及一种基于对比多视图聚类的空气质量预测方法；所述方法包括：获取历史空气质量数据和待测空气质量数据，并对所述历史空气质量数据按照空气质量指标进行分类处理；采用三种不同的数据增强方式分别对历史空气质量数据和待测空气质量数据进行处理，得到三种历史增强数据信息和三种待测增强数据信息；采用对比多视图聚类模型对气象监测站点的空气质量进行分类预测；本发明采用三种不同待测增强视图聚类处理的方式，能够提升待测空气质量数据的精度，能够根据目标气象监测站点的空气质量数据对空气质量情况进行准确分类。

本发明授权一种基于对比多视图聚类的空气质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比多视图聚类的空气质量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史空气质量数据和待测空气质量数据，并对所述历史空气质量数据按照空气质量指标进行分类处理； 采用三种不同的数据增强方式分别对历史空气质量数据和待测空气质量数据进行处理，得到三种历史增强数据信息和三种待测增强数据信息；所述采用三种不同的数据增强方式分别对历史空气质量数据和待测空气质量数据进行处理，包括：对输入的空气质量数据采用生成对抗网络生成增强数据；对输入的空气质量数据加入生成对抗网络产生的噪声生成增强数据；对输入的空气质量数据采用变分自编码器的无监督训练方法和加扰动的训练机制生成增强数据； 将三种历史增强数据信息输入到编码器网络模型中，进行再表示学习，生成三种历史增强视图； 利用历史空气质量数据的分类结果，采用两个历史增强视图的类别学习第三个历史增强视图的类别，并对三个历史增强视图进行交替学习，通过对比学习训练编码器网络模型；所述通过对比学习训练编码器网络模型，包括：分别计算每个历史增强视图与对应分类结果的分类乘积，利用其中两个历史增强视图的分类乘积与第三个历史增强视图分类乘积之间的分类距离，通过缩小该两个历史增强视图与第三个历史增强视图之间的分类距离，训练编码器网络模型；训练编码器网络模型所采用的损失函数表示为： 其中，表示距离函数，和表示其中两个历史增强视图，表示第三个历史增强视图，表示历史增强视图的分类结果； 将对比学习训练后的历史增强视图输入到分类器网络模型中，并结合历史空气质量数据的分类结果训练分类器网络模型； 将三个待测增强数据信息输入到训练后的编码器网络模型中和训练后的分类器网络模型中，经过聚类得到待测空气质量数据的分类预测结果。

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