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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利长时序工业实时数据的数据处理方法、装置、设备及介质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：CN120086502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510246653.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权长时序工业实时数据的数据处理方法、装置、设备及介质是由李公文;夏娜;万家山;刘旭;平镐羽设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本长时序工业实时数据的数据处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，公开了一种长时序工业实时数据的数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：构建模态分解优化公式，并引入工业时间序列数据及预构建的拉格朗日乘子得到增广拉格朗日公式，求解得到频率成分集合；对所述频率成分集合进行卷积操作得到卷积特征集合，对卷积特征集合进行基于预设次数的函数激活及残差连接操作，得到工业数据特征矩阵集合；对所述数据特征序列集合进行归一化特征全连接操作，得到工业数据特征集合；对所述工业数据特征集合进行基于时序特征的特征识别操作，得到时序特征序列集合；根据业务场景，调用所述业务场景对应的下游预测网络进行预测。本发明可以提高长时序工业实时数据的数据可用性。

本发明授权长时序工业实时数据的数据处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种长时序工业实时数据的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取工业时间序列数据，及获取预训练的时间融合网络，其中，所述时间融合网络包括变分模态分解网络、时序卷积网络模型和门控循环单元； 利用所述变分模态分解网络，根据预配置的模态数，构建模态分解优化公式，并利用预构建的交替方向算法，对所述模态分解优化公式中引入利用所述工业时间序列数据及预构建的拉格朗日乘子，得到增广拉格朗日公式； 对所述增广拉格朗日公式进行求解，得到频率成分集合，其中，所述频率成分集合中包括多个模态函数及各模态函数对应的中心频率； 获取所述时序卷积网络模型，其中，所述时序卷积网络模型包括因果卷积层、残差层及全连接层； 利用所述因果卷积层对所述频率成分集合进行卷积操作，得到卷积特征集合，利用所述残差层对所述卷积特征集合进行基于预设次数的函数激活及残差连接操作，得到工业数据特征矩阵集合； 利用所述全连接层对所述数据特征序列集合进行归一化特征全连接操作，得到工业数据特征集合； 利用所述门控循环单元对所述工业数据特征集合进行基于时序特征的特征识别操作，得到时序特征序列集合； 根据预设的业务场景，调用所述业务场景对应的下游预测网络，对所述时序特征序列集合进行预测，得到业务预测结果。

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