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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全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：CN119313997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411332981.X，技术领域涉及：G06V10/766；该发明授权基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全监测方法是由张颖伟;马川设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全监测方法，涉及故障监测与诊断技术领域，本发明首先使用固定摄像头对电熔氧化镁炉的炉体图像数据进行采集，通过灰度化、归一化处理后，得到炉体图像矩阵；然后，通过公共信息提取方法建立并训练炉体图像矩阵在低维空间的目标函数模型，求取每个样本数据在低维空间所独有的映射矩阵；然后，采用监督矩阵回归方法，建立每个样本的映射矩阵与其对应的类标签向量的回归模型；接着，根据样本的类别标签确定超球面边界以及角度边界；最后，实时采集与处理炉体图像数据，根据超球边界与角度边界判断新样本的类别，进而判断当前时刻是否发生故障。本发明能够提高工业故障监测分类的准确率。

本发明授权基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于监督矩阵回归的电熔氧化镁生产过程安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：在电熔氧化镁的工业生产过程中，通过固定摄像头对电熔氧化镁炉的炉体图像数据进行采集，得到R种工况下的训练样本，对炉体图像数据进行灰度化及归一化处理，得到{Xi|i＝1,2,…,N}，其中Xi为第i个图像数据，其图像维度为a×b，N为训练样本总数； 步骤2：通过公共信息提取方法，建立N个训练样本的炉体图像矩阵在低维空间的目标函数模型，求解目标函数模型，得到投影矩阵W、映射矩阵{Hi|i＝1,2,…,N}以及公共映射矩阵H*； 步骤2中所述目标函数模型为： 其中，W为数据维度为a×m的投影矩阵，{Hi|i＝1,2,…,N}为N个训练样本在低维空间的映射矩阵，H*为所有炉体图像矩阵在低维空间的公共映射矩阵，其数据维度为m×b，λ1、λ2均为系数参数； 步骤3：通过步骤2求取的投影矩阵W以及公共映射矩阵H*，求取每个样本数据在低维空间所独有的映射矩阵Zi；. 步骤3中所述映射矩阵Zi为： Zi＝WTW-1WTXi-H*11； 步骤4：通过监督矩阵回归方法，建立每个样本的映射矩阵与其对应的类标签向量的回归模型，求解回归模型得到左右投影向量ur、vr，以及恒定偏差br； 步骤4中所述回归模型： 其中，ur、vr分别为左右投影向量，数据维度分别为m×1、b×1，br为恒定偏差，θ为系数参数；R为样本类别个数；N为训练样本个数；为第n个样本的在第r个回归模型中的类别标签，若Zn属于第r种工况，则否则 设定 定义参数ωn＝cosyn,tn14表示样本通过回归模型求取的类别标签向量与其真实值的差异情况，即：ωn的值越大，则回归效果越好； 其中最小的c个ωn对应的数据标号构成集合{Q}，{Cn}是与数据Zn属于同一类别的数据的标号集合； 定义 {Gn}＝{Cn}-{Q}15 σ为系数参数； 步骤5：根据样本的类别标签确定决策边界； 步骤6：对电熔氧化镁生产过程进行在线安全监测； 所述步骤6具体包括以下步骤： 步骤6.1：通过固定摄像头在线对电熔氧化镁的工业生产过程中电熔镁炉的炉体图像数据进行采集，并对图像数据进行灰度化及归一化处理，得到Xnew； 步骤6.2：求取新样本数据在低维空间所独有的映射矩阵为： Znew＝WTW-1WTXnew-H*35 步骤6.3：通过左右投影向量ur、vr以及恒定偏差br预测新样本的类别标签： 步骤6.3：根据超球边界与角度边界判断新样本的类别，进而判断当前时刻是否发生故障。

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