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龙图腾网获悉北京化工大学;国能智深控制技术有限公司申请的专利一种适用于多工况环境的小样本过程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：CN119782786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510278738.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法是由徐圆;伍柯宇;陈思远;杨萱;孔舒;叶承书;张传;张明卿;张洋;朱群雄设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法，用于解决不同工作条件下的小样本故障检测问题。本发明将工况的先验知识嵌入到模型无关元学习框架中，以提高学习能力。使用元学习框架构建多个小样本任务，利用卷积神经网络对样本进行特征提取，构建表示工况模式的嵌入向量，引入样本注意力机制，确保在生成嵌入向量过程中，包含更多工况模式信息的样本具有更高的权重。在元学习的基础分类器引入多个条件层，使用特征线性调制方法，通过计算嵌入向量生成调制参数，进而对基础分类器网络的参数进行逐点的调整，引用工况先验信息。

本发明授权一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于多工况环境的小样本过程监测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、使用传感器对工业多工况数据进行采集； 步骤S2、对所述工业多工况数据进行标准化处理； 步骤S3、使用经过标准化处理的工业多工况数据，根据N-way和K-shot的设置构建元学习框架中的小样本任务，所述N-way表示在每个元学习任务中，模型从N个不同的类别中进行分类，所述K-shot表示对于每个类别，模型在训练时随机选取每个类别的K个样本； 步骤S4、基于工况先验知识的元学习方法引入样本注意力机制，所述样本注意力机制用于动态分配每个样本的权重，突出关键样本的信息贡献； 步骤S5、使用卷积神经网络对经过所述样本注意力机制加权处理后的样本集合进行特征提取，用于提供预设的特征支持生成工况嵌入向量； 步骤S6、基于经过所述样本注意力机制加权处理后的样本集合，使用映射函数生成工况嵌入向量，所述工况嵌入向量包括样本的特征信息，用于反映工况之间的共性与差异； 步骤S7、基于元学习的基础分类器引入预设数量的条件层，所述条件层使用特征线性调制方法，根据所述工况嵌入向量生成调制参数，对基础分类器网络的参数进行逐点的调整，引入工况先验信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京化工大学;国能智深控制技术有限公司，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区北三环东路15号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。