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龙图腾网获悉长春设备工艺研究所申请的专利一种基于机器学习的加工数据质量监测系统及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：CN120541730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511029518.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习的加工数据质量监测系统及方法是由苗立琴;张大舜;王静;孙溯辉;郭克;李姝博;乔欢设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的加工数据质量监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的加工数据质量监测系统及方法，涉及数据分析技术领域，本方法包括以下步骤：获取多源加工数据并按照时间进行排序，对每个数据值进行空值和合理性检测并进行相应标记；使用孤立森林算法分析数据向量，输出全局异常得分并分解为局部得分，标记为机器学习异常；根据异常标记情况选择随机森林回归模型或LSTM模型预测替换值；对替换值进行范围校验，根据异常类型决定是否进行替换或提交人工审核；计算加工数据值和替换值的残差，用GMM拟合高斯分量并赋予语义，根据簇语义和隶属度定义处理方式。本方法能够有效改善现有技术中存在的异常数据可能误判以及修正后的数据仍可能异常的情况。

本发明授权一种基于机器学习的加工数据质量监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的加工数据质量监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1、获取多源加工数据并按照时间进行排序，对每个数据值进行空值和合理性检测并进行相应标记； 步骤2、使用孤立森林算法分析数据向量，输出全局异常得分并分解为局部得分，标记为机器学习异常； 步骤3、根据异常标记情况选择随机森林回归模型或LSTM模型预测替换值； 步骤4、对替换值进行范围校验，根据异常类型决定是否进行替换或提交人工审核； 步骤5、计算加工数据值和替换值的残差，用GMM拟合高斯分量并赋予语义，根据簇语义和隶属度定义处理方式； 在步骤1中，通过设备运行传感器、环境监测传感器或从生产管理系统获取历史加工数据，表示为[P1,P2,…,Pn]；按照时间先后顺序进行排序； 其中，P1,P2,…,Pn表示第1,2,…,n种加工数据； 在时刻ti，数据向量Xti表示为：Xti=[P1ti,P2ti,…,Pnti]； 其中，ti表示第i个时刻；P1ti,P2ti,…,Pnti表示ti时刻对应的加工数据P1,P2,…,Pn的值； 对每个加工数据值进行空值检测，检测为空值时进行空值标记； 基于预设范围对每个加工数据值进行合理性检测，当加工数据值未处于预设值范围内时，进行异常标记； 在步骤2中，当加工数据值处于预设范围内时，使用孤立森林算法对数据向量Xti进行异常分析，输出全局异常得分si； 通过特征重要性分析，将全局异常得分si分解到每个参数Pjti，得到局部异常得分sjti； 其中，j∈{1,2,…,n}；Pjti表示ti时刻对应的加工数据Pj值，sjti表示ti时刻加工数据Pj对应的局部异常得分值； 设定阈值Ts，当sjti＞Ts时，进行机器学习异常标记。

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