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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于时空动态图卷积与互注意力选择的质量预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：CN120596853B 。

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：202511073636.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于时空动态图卷积与互注意力选择的质量预测方法是由侯海良;王澳;李世玲;潘卓夫;陈洁;唐毅;杨健;胡文峰设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空动态图卷积与互注意力选择的质量预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于时空动态图卷积与互注意力选择的质量预测方法，通过收集化工过程中目标变量、过程变量的历史观测值，组合成一维向量，并对一维向量的时间维度进行升维处理，而后进行特征嵌入与分组处理，得到多个分组特征；对每个分组特征分别进行卷积操作，得到对应的时间特征表示；基于自适应拓扑结构以及门控机制得到时间特征表示对应的第一时空表示；通过注意力权重聚合各时间特征表示，得到聚合特征；并将聚合特征在时间维度和节点特征维度分别进行平均池化以及分别进行卷积操作，得到全局特征以及时间局部特征、节点局部特征，进而得到第二时空表示；将第二时空表示与各第一时空表示进行残差连接后经过全连接层，输出目标变量的预测值。

本发明授权一种基于时空动态图卷积与互注意力选择的质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空动态图卷积与互注意力选择的质量预测方法，其特征在于，包括： S1：收集化工过程中目标变量、过程变量的历史观测值，组合各历史观测值得到一维向量，对一维向量的时间维度进行升维处理，得到数据高维表示；对数据高维表示进行特征嵌入与分组处理，得到多个分组特征；对每个分组特征分别进行卷积操作，得到对应的时间特征表示； S2：构建自适应拓扑结构，基于自适应拓扑结构对每个时间特征表示进行图卷积处理，得到对应的邻域特征；基于门控机制将时间特征表示与对应的邻域特征融合，得到对应的第一时空表示； S3：基于各时间特征表示计算注意力权重，并基于注意力权重聚合各时间特征表示，得到聚合特征；将聚合特征在时间维度和节点特征维度分别进行平均池化，基于平均池化结果对聚合特征加权，得到全局特征；将聚合特征在时间维度和节点特征维度分别进行卷积操作，并将两个卷积结果分别经过注意力机制，得到时间局部特征、节点局部特征；将全局特征、时间局部特征、节点局部特征相加，得到第二时空表示； 得到时间局部特征、节点局部特征的过程包括： 将聚合特征在时间维度和节点特征维度分别进行卷积操作，分别得到第四卷积结果、第五卷积结果； 以第四卷积结果为第一查询和第一值，以第五卷积结果为第一键，经过注意力机制计算出时间局部特征； 以第五卷积结果为第二查询和第二值，以第四卷积结果为第二键，经过注意力机制计算出节点局部特征； S4：将第二时空表示与各第一时空表示进行残差连接后经过全连接层，输出目标变量的预测值。

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