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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于InduDK-LLM模型的关键过程变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：CN121093104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511642862.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于InduDK-LLM模型的关键过程变量预测方法是由付雪峰;刘相;王艳;王子赟;秦宁宁设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于InduDK-LLM模型的关键过程变量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于InduDK‑LLM模型的关键过程变量预测方法，该方法通过明确地将工业过程变量和操作变量的建模分离开来，并结合历史时间序列数据和工业领域知识。首先，引入了一个预训练大模型pre‑trainedLLM处理领域知识和操作变量的时间序列数据，以生成富含语义的工业先验编码，其中前者减少了手动提示工程的需求。此外，过程变量通过多尺度方法进行分解，同时设计了一个可学习的联合标记来促进这两种类型变量之间的交互。最后，设计了一个交互模块来建模这两种类型变量之间的相互依存关系和潜在的逻辑关系。该方法实现了工业关键过程变量的准确预测，为实际工业生产提供参考和指导。

本发明授权基于InduDK-LLM模型的关键过程变量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于InduDK-LLM模型的关键过程变量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一，针对具体的工业过程，获取其技术文档数据，并采集工业变量的历史数据构建工业时间序列数据集，对工业时间序列数据集进行预处理得到标准数据集，将标准数据集按照比例划分为训练集、验证集和测试集； 步骤二，将步骤一得到的标准数据集中的工业变量划分为过程变量和操作变量； 步骤三，构建基于InduDK-LLM的预测模型； 步骤四，利用步骤二中经过变量分类的数据集对步骤三中构建的预测模型进行训练； 步骤五，利用步骤四训练完成的预测模型对工业关键过程变量进行预测； 所述步骤三中基于InduDK-LLM的预测模型包括倒置嵌入模块、静态小波分解模块、过程联合分块模块、领域知识和操作变量嵌入模块，交互模块以及预测模块； 其中，所述倒置嵌入模块用于将步骤二划分得到的过程变量和操作变量分别在时间维度投影到高维嵌入，得到过程变量倒置嵌入序列和操作变量倒置嵌入序列； 所述静态小波分解模块用于将过程变量倒置嵌入序列进行小波分解得到对应的系数序列；所述过程联合分块模块用于对静态小波分解模块分解得到的系数序列进行按通道划分为多个patch； 所述领域知识和操作变量嵌入模块用于将获取到的技术文档数据转换为标记数值嵌入，并结合操作变量倒置嵌入序列生成工业领域语义增强的工业先验编码； 所述交互模块用于处理过程联合分块模块输出的每个分量的多个patch和领域知识和操作变量嵌入模块输出的工业先验编码，从而建立起过程变量和操作变量之间的联系，输出多尺度过程变量分量； 所述预测模块包括逆静态小波变换模块和一个head层，所述逆静态小波变换模块用于根据交互模块输出的多尺度过程变量分量进行信号重构，所述head层通过一个Flatten层和一个线性层获得预测结果； 所述具体的工业过程包括工业醇沉，工业中药提取，工业浓缩，工业硫回收，工业加氢裂化以及泡沫浮选工艺。

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