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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于协同约束的工业时序数据增强方法以及装置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：CN120873404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510994883.0，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于协同约束的工业时序数据增强方法以及装置是由杨正益;陈涛文;柳玲;谢子旺;李进;韩汶迅;马尚川;丁克勤设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同约束的工业时序数据增强方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术，揭露了一种基于协同约束的工业时序数据增强方法，包括：获取工业时序数据，并利用数据预处理模块对工业时序数据执行数据预处理操作，得到标准工业时序数据；将标准工业时序数据输入改进变分自编码器模型生成数据初始样本；将数据初始样本输入条件生成对抗网络中进行数据优化操作得到优化数据样本；利用时序特征约束模型对优化数据样本进行工业时序相关性约束，得到工业约束数据样本；对工业约束数据样本进行样本评估并进行样本筛选得到目标生成数据样本。本发明还提出一种基于协同约束的工业时序数据增强装置、设备以及介质。本发明可以确保生成数据的数据质量和提高生成数据的样本量。

本发明授权一种基于协同约束的工业时序数据增强方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于协同约束的工业时序数据增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取工业时序数据，并利用数据预处理模块对工业时序数据执行数据预处理操作，得到标准工业时序数据，其中，工业时序数据是指工业物联网场景中由温度传感器、湿度传感器按时间顺序记录的连续观测值的集合； 将标准工业时序数据输入改进变分自编码器模型生成数据初始样本，其中，所述改进变分自编码器模型利用超参数动态调整损失函数中散度表达部分的权重值； 将数据初始样本输入条件生成对抗网络中进行数据优化操作得到优化数据样本； 利用时序特征约束模型对优化数据样本进行工业时序相关性约束，得到工业约束数据样本，其中，所述利用时序特征约束模型对优化数据样本进行工业时序相关性约束，包括： 所述时序特征约束模型包括：利用正则化算法构建相邻时间点的变化率平滑约束、利用预构建的时间记忆网络构建时间依赖约束、利用应用场景知识构建变化范围约束以及变化速率约束、计算优化数据样本中相关性矩阵并利用相关性矩阵构建多变量相关性约束； 融合变化率平滑约束、时间依赖约束、变化范围约束、变化速率约束以及多变量相关性约束得到时序特征总约束； 利用时序特征总约束对优化数据样本进行工业时序相关性约束得到工业约束数据样本； 对工业约束数据样本进行样本评估并进行样本筛选得到目标生成数据样本，其中，所述对工业约束数据样本进行样本评估，包括：利用预构建的统计分布匹配公式计算第一评价指标，利用预构建的约束符合率公式计算第二评价指标，并利用预构建的连续一致性公式计算第三评价指标；融合第一评价指标、第二评价指标以及第三评价指标得到综合评价指标；利用综合评价指标计算综合评估分数，并根据综合评估分数对工业约束数据样本进行样本评估，得到样本评估结果。

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