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龙图腾网获悉北京晋辉科技有限公司申请的专利一种面向生产过程控制的生产数据异常识别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：CN121071722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511165089.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种面向生产过程控制的生产数据异常识别方法是由鲁金殿;孙宁波;刘鲁燕设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向生产过程控制的生产数据异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业大数据技术领域，具体涉及一种面向生产过程控制的生产数据异常识别方法，包括：获取各维度的待分析数据段；对各维度的待分析数据段进行分类得到各维度的若干集合；根据集合内待分析数据段之间的相似程度，获取集合的异常因子；根据不同维度中对应时间段相同的待分析数据段以及待分析数据段对应的缺陷类型，获取不同维度之间的隐患耦合程度，结合当前时刻各维度的生产数据、待分析数据段以及其对应集合的异常因子，获取当前时间段的各维度的整体异常程度，判断当前时间段的各维度是否异常。本发明通过历史缺陷数据分析多维生产参数耦合关系，从而提高实时识别注塑生产中异常数据的准确性。

本发明授权一种面向生产过程控制的生产数据异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向生产过程控制的生产数据异常识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 根据历史缺陷产品对应的生产时间段从各维度历史数据中筛选出各维度的待分析数据段； 对各维度的待分析数据段进行分类得到各维度的若干集合；根据集合内待分析数据段之间的相似程度，获取集合的同质性；根据每个集合的同质性以及同一维度的不同集合之间的同质性差异，获取集合的异常因子； 根据不同维度中对应相同时间段的待分析数据段，以及待分析数据段对应的缺陷类型，将不同维度的待分析数据段分成若干共时组并基于共时组构建共时簇； 所述根据不同维度中对应相同时间段的待分析数据段，以及待分析数据段对应的缺陷类型，将不同维度的待分析数据段分成若干共时组并基于共时组构建共时簇，包括的具体方法为： 对于任意两个维度，依照所述两个维度的待分析数据段对应的时间段，将对应时间段相同的所述两个维度的待分析数据段归为同一共时组，得到所述两个维度的若干共时组；依照所述两个维度的每个共时组中待分析数据段对应的缺陷类型，将缺陷类型相同的共时组归为同一共时簇，得到所述两个维度的若干共时簇； 根据不同维度中不同共时簇的共时组内待分析数据段之间的相似程度以及对应集合的异常因子，获取不同共时组之间的非耦系数，进而获取不同维度之间的隐患耦合程度； 所述根据不同维度中不同共时簇的共时组内待分析数据段之间的相似程度以及对应集合的异常因子，获取不同共时组之间的非耦系数，包括的具体方法为： 对于任意两个维度，将所述两个维度的第个共时簇中第个共时组记为目标组，并将所述两个维度的所有共时簇中除第个共时簇外其它共时簇中所有共时组记为对比组； 对于目标组与任意对比组，获取目标组与所述对比组中任一维度的两个待分析数据段之间的相似度；得到目标组与所述对比组该维度的两个待分析数据段之间的相似度，将目标组与所述对比组中两个维度各自的两个待分析数据段之间的相似度的乘积，作为目标组与所述对比组之间的相似度； 将所述对比组中两个维度的待分析数据段对应集合的异常因子的乘积，作为所述对比组的异常系数，并将目标组与所述对比组之间的相似度，和所述对比组的异常系数的比值，作为目标组与所述对比组之间的非耦系数； 所述获取不同维度之间的隐患耦合程度，包括的具体方法为： 对目标组与所有对比组之间的非耦系数的均值进行负相关归一化，将所述之间的非耦系数的均值的负相关归一化的结果，作为所述目标组的隐患耦合因子； 获取所有共时组的隐患耦合因子，将所有共时组的隐患耦合因子的均值，作为该两个维度之间的隐患耦合程度； 根据当前时间段中各维度与其待分析数据段之间的相似度，结合各维度的待分析数据段对应集合的异常因子，获取当前时间段的各维度的单维异常程度；根据当前时间段的各维度的单维异常程度以及不同维度之间的隐患耦合程度，获取当前时间段的各维度的整体异常程度，进而判断当前时间段的各维度是否异常。

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