中国检验认证集团山东有限公司孙锋锋获国家专利权
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龙图腾网获悉中国检验认证集团山东有限公司申请的专利基于自注意流形学习的工业过程在线预测模型构建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：CN121051445B 。
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：202511259820.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于自注意流形学习的工业过程在线预测模型构建方法是由孙锋锋;刘晓朴;孙娅婷;赵英姿;吴振兴;薛秋红;董燕;马绪丽;郭建宾;张超设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自注意流形学习的工业过程在线预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自注意流形学习的工业过程在线预测模型构建方法，适用于相位或脉冲特性的测量，该方法以信息熵权理论为基础构建初始数据流形，并引入自注意力机制和残差修正算法，通过循环迭代实现权重分配与嵌入映射的同步优化，从而构建出能够深度挖掘数据时序特征的、自适应的多重熵权流形嵌入预测模型。本发明通过一个优选实施例验证了其有效性：具体地，将该方法应用于处理脉冲核磁共振弛豫谱数据，成功实现了对原油样品中蜡含量的实时、高精度在线预测。本发明显著提升了预测精度和鲁棒性。
本发明授权基于自注意流形学习的工业过程在线预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.基于自注意流形学习的工业过程在线预测模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：按十秒周期对原油侧流样品执行脉冲核磁采集，将覆盖固相区和液相区的弛豫谱原始信号序列实时写入缓冲队列； 步骤2：对缓冲队列中的弛豫谱原始信号序列进行预处理，获得统一维度的特征向量集合；将特征向量集合中当前测量时间以前的所有特征向量组成的集合作为历史特征向量集合； 步骤3：使用深度学习模型基于历史特征向量集合计算信息熵，生成初始熵权序列；按照初始熵权序列构建流形邻接图，利用欧式邻近关系形成首版流形嵌入矩阵；在首版流形嵌入矩阵上循环执行自注意映射、残差修正与权重凝聚操作，使权重分配与嵌入映射同步迭代，检测迭代过程中的残差收敛性，当满足收敛条件时整合各级权重与嵌入结果，输出多重熵权流形嵌入预测模型； 步骤4：将当前测量时间的特征向量输入多重熵权流形嵌入预测模型生成实时蜡含量预测结果，并将实时蜡含量预测结果发送至控制端。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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