发明专利已授权

一种基于特征迁移学习的多工况过程软测量建模方法

📄 申请号：CN201810531977.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-05-29

公开号

CN109060001B

公开日

2021-02-26

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01D21_02

IPC 分类号

G01D21_02 , G06N3_02 ,

技术画像

所属领域

迁移学习迁移学习软测量工业过程建模

应用场景

工业过程监控, 智能制造, 过程质量控制, 故障诊断

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摘要

一种基于特征迁移学习的多工况过程软测量建模方法，包括以下步骤：(1)获取连续搅拌釜式反应器的多工况过程变量数据集；(2)多工况数据的预处理以及数据集划分；(3)不同工况下的数据特征分布匹配迁移训练；(4)建立域适应极限学习机软测量模型；(5)将特征分布匹配好的新训练数据送入软测量模型训练并进行预测评估。本发明利用特征迁移方法将相关工况数据特征信息迁移到标签数据缺乏的工况中，有效提升了软测量模型对标签数据缺乏的工况的预测准确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210226

✅ 授权

20190115

?? 实质审查的生效：

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