中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院田旺获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院申请的专利构建多任务学习模型的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：CN116779051B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210220004.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权构建多任务学习模型的方法是由田旺;李明丰;秦康设计研发完成，并于2022-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本构建多任务学习模型的方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种构建多任务学习模型的方法，所述方法包括：收集催化剂中试评价数据，该数据包含原料数据、操作参数、以及所述原料内的至少两个组分在所述催化剂参与反应之后的含量；利用所述评价数据，搭建用于对所述至少两个组分的含量进行预测的数据驱动模型；根据所述至少两个组分在所述催化剂参与反应之后的含量的分布规律，确定所述数据驱动模型内的总损失函数的权重系数；以及利用所述权重系数，对所述总损失函数进行修改，以构建新的数据驱动模型。通过上述技术方案，根据各任务的分布特点，确定各任务方差的权重系数，使模型在训练过程中达到梯度平衡，解决多目标同时预测时，相对误差分布不平衡的问题。
本发明授权构建多任务学习模型的方法在权利要求书中公布了：1.一种构建多任务学习模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 收集催化剂中试评价数据，该数据包含原料数据、操作参数、以及所述原料内的至少两个组分在所述催化剂参与反应之后的含量； 利用所述评价数据，搭建用于对所述至少两个组分的含量进行预测的数据驱动模型； 根据所述至少两个组分在所述催化剂参与反应之后的含量的分布规律，确定所述数据驱动模型内的总损失函数的权重系数；以及 利用所述权重系数，对所述总损失函数进行修改，以构建新的数据驱动模型， 其中，修改后的总损失函数被表示为： 其中，LMTL为训练所述数据驱动模型时的多任务总损失函数，MTL表示多任务学习，yij为第i个任务中第j个数据的实测值；为第i个任务第j个数据的预测值；i为组分的个数，n为训练集数据个数， 其中，假设i个任务中各任务所对应的建模数据的平均值分别为 且满足则各权重被确定为：
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