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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利污水处理软测量虚拟样本生成方法、装置、设备和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：CN120296431B 。

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：202510788607.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权污水处理软测量虚拟样本生成方法、装置、设备和介质是由彭钰;李二超;包寅寅;沈逸镕;黄琛学;郑旭;赫玉涛;王泽;罗耀国设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本污水处理软测量虚拟样本生成方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种污水处理软测量虚拟样本生成方法、装置、设备和介质，涉及软测量技术领域，包括：获取污水处理参数数据集；基于多目标优化函数，对生成对抗网络中生成器的初始输入数据集进行优化，生成初始化种群；将所述初始化种群用作所述生成器的输入，将所述初始化种群和所述污水处理参数数据集输入至所述生成对抗网络的判别器，进行对抗训练，得到生成器达到稳定状态后输出的虚拟样本，作为所述污水处理参数数据集对应的虚拟样本。本发明实施例的技术方案利用多目标优化函数对生成器的输入进行优化，解决了生成对抗网络梯度消失与模式崩溃的技术瓶颈，保证了虚拟样本与污水处理参数数据集的本征结构一致性，提高了虚拟样本的准确性。

本发明授权污水处理软测量虚拟样本生成方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种污水处理软测量虚拟样本生成方法，其特征在于，包括： 获取污水处理参数数据集；其中，所述污水处理参数数据集中包括污水处理过程参数和至少一个污水处理结果参数； 基于多目标优化函数，对生成对抗网络中生成器的初始输入数据集进行优化，生成初始化种群；其中，所述多目标优化函数包括覆盖指标函数和离散化指标函数； 针对每一个污水处理结果参数，建立一个训练子任务，作为所述污水处理结果参数对应的子任务； 针对每一个子任务，生成所述子任务中生成器的参数掩码； 针对每一个子任务，根据预设的初始化基础网络与所述参数掩码，执行元素乘法操作，构建所述子任务中生成对抗网络的生成器对应的子网络； 针对每一个子任务，根据预设的剪枝率对所述子任务中生成对抗网络的生成器的参数掩码进行剪枝，得到所述子任务中生成器的剪枝后参数掩码； 针对每一个子任务，所述子任务中生成对抗网络的生成器的剪枝后参数掩码的共享率小于或等于共享率阈值时，将所述子任务中生成器的剪枝后参数掩码输入至所述子任务中生成对抗网络的生成器中，对所述子任务中生成对抗网络的生成器进行更新，得到所述子任务中生成对抗网络的更新后生成器； 针对每一个子任务，将所述初始化种群输入所述污水处理结果参数对应的生成对抗网络的更新后生成器，将所述生成对抗网络的更新后生成器输出的初始虚拟样本、所述污水处理过程参数和所述污水处理结果参数输入至所述污水处理结果参数对应的生成对抗网络的判别器，进行对抗训练；其中，所述对抗训练通过指导信息共享体系结构实现，训练完成后，各所述子任务对应训练得到不同的生成器，各所述生成器之间参数的相似度满足预设阈值，所述参数的相似度是指对于任意两个生成器的参数，相同的参数的数量占各自生成器的参数的总数量的比值； 将生成器达到稳定状态后输出的虚拟样本，作为所述污水处理参数数据集对应的虚拟样本；其中，所述对抗训练是指针对各所述污水处理结果参数，实现的多任务联合训练。

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