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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于数据归因的工业过程数据集筛选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：CN120508793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511013293.1，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于数据归因的工业过程数据集筛选方法是由王雅琳;隋庆开;刘晨亮;刘柢炬;袁小锋;王凯;陈燚涛;刘鸿瑞;孙备;陈志文设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据归因的工业过程数据集筛选方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于数据归因的工业过程数据集筛选方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，获取预设时段内的工业过程数据；步骤2，根据工业过程数据构建深度网络回归模型；步骤3，定义线性留一法影响的计算公式；步骤4，将深度网络回归模型局部线性化，得到线性模型；步骤5，将线性模型降维，并基于线性留一法影响的计算公式得到非线性留一法影响；步骤6，考虑样本间交互作用，通过采样不同数据子集计算各样本的边际影响；步骤7，基于边际影响定义样本效用，并基于样本效用筛选工业过程数据。通过本发明的方案，提高了数据筛选效率和精准度。

本发明授权一种基于数据归因的工业过程数据集筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据归因的工业过程数据集筛选方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取预设时段内的工业过程数据； 步骤2，根据工业过程数据构建深度网络回归模型； 步骤3，定义线性留一法影响的计算公式； 步骤4，将深度网络回归模型局部线性化，得到线性模型； 所述步骤4具体包括： 步骤4.1，在深度网络回归模型的模型最优参数附近进行一阶泰勒展开 ； 其中，为深度网络回归模型，为最优网络参数，为输入的工业过程数据，表示深度网络回归模型在处泰勒展开的近似值，表示深度网络回归模型在处的梯度，表示深度网络回归模型的参数； 步骤4.2，定义线性模型的输入为 ； 其中，表示深度网络回归模型参数的数量，表示实数域； 步骤4.3，将工业过程数据输入的非线性映射转化为线性模型的输入； 步骤5，将线性模型降维，并基于线性留一法影响的计算公式得到非线性留一法影响； 所述步骤5具体包括： 步骤5.1，将线性模型的输入与随机投影矩阵相乘，降低线性模型的输入维度，得到维度减少后的输入变量，其中，所述降低线性模型的输入维度的表达式为 ； 其中，表示用于降维的随机投影矩阵，随机投影矩阵的维度满足； 维度减少后的输入变量的表达式为 ； 步骤5.2，将降维后的线性模型代入线性留一法影响计算公式中，得到非线性模型对于单个样本对应的非线性留一法影响 ； 其中，表示由向量形成的矩阵，为样本对应的标签； 步骤6，考虑样本间交互作用，通过采样不同数据子集计算各样本的边际影响； 步骤7，基于边际影响定义样本效用，并基于样本效用筛选工业过程数据。

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