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龙图腾网恭喜山东华泰纸业股份有限公司申请的专利一种基于流形学习的废水处理故障监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：CN115310529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210924294.1，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于流形学习的废水处理故障监测方法是由刘鸿斌;马小博;张凤山;刘燕韶;周景蓬;王美霞;李廷爱;马小清;王辉;王海荣设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流形学习的废水处理故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流形学习的废水处理故障监测方法，可用于对存在强烈非线性和非高斯性的工业过程进行故障监测。首先，使用流形学习方法发现高维空间中输入数据之间的内在关系，使用梯度下降法寻找与高维空间数据最相近的低维特征数据。借助均匀流形近似及投影算法，降低过程数据的维度，应用支持向量数据描述分类算法对低维特征数据进行快速且有效的分类，解决实际生产过程中数据的非高斯性问题；使用废水处理过程的故障数据验证模型的故障监测效果。实验结果表明，均匀流形近似及投影结合支持向量数据描述模型，能够提高故障监测模型的监测效果，更加适合于复杂工业过程的过程监测系统。

本发明授权一种基于流形学习的废水处理故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流形学习的废水处理故障监测方法，其特征在于，基于均匀流形近似及投影算法同时利用标记和未标记数据，基于支持向量数据描述方法对低维特征数据建立故障监测模型，对废水处理过程中的故障进行监测，具体包括以下步骤： S1.采集废水处理过程中正常操作条件下的历史过程数据作为训练集Xtrain，采集包含有故障特征的实时监测数据作为测试集Xtest，并且对训练集Xtrain和测试集Xtest的数据进行标准化预处理，将数据标准化为均值为0和方差为1的标准数据，消除数据变量之间因为量纲不同产生的影响； S2.通过极大似然估计法，确定训练集Xtrain的内在维度，确定低维空间的特征变量个数，并使用梯度下降法最小化高维空间和低维空间中的交叉熵；具体步骤为：对高维空间样本点每个数据点定义局部伪度量空间，将高维空间模糊拓扑结构使用指数概率函数表示，将指数概率函数对称化，将低维空间中样本点之间用相似度概率函数表示，引入交叉熵作为代价函数； S3.对训练集Xtrain的数据进行降维，得到低维特征数据Ytrain，使用最小二乘回归方法对原始训练集Xtrain和低维特征数据Ytrain进行回归拟合，得到映射矩阵A；将测试集Xtest投射到低维空间得到测试集样本ytest； S4.在低维空间中，使用支持向量数据描述方法对降维后的低维特征数据Ytrain进行训练，得到超球体的相关参数，克服过程数据中的非高斯性； S5.对测试集Xtest的数据，采用训练好的故障监测模型验证故障监测方法的监测效果，判断新样本点是否为故障点。

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