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龙图腾网获悉清华大学申请的专利状态监控方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN120105867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510076282.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权状态监控方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由张馨予;刘佳帅;何皑;魏宇轩;徐全勇设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本状态监控方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种状态监控方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：在预设监控周期内，获取环境数据和目标对象的原始控制数据；根据扰动预测模型对原始控制数据进行扰动分析，得到扰动补偿数据；基于扰动预测模型、扰动补偿数据和原始控制数据对目标对象进行状态预测，得到目标对象的目标性能数据；根据阈值优化模型、环境数据和目标性能数据生成目标阈值区间；目标阈值区间用于监控当前监控周期内目标对象的状态。采用本方法能够提高状态监控的准确性。

本发明授权状态监控方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种状态监控方法，其特征在于，所述方法包括： 在预设监控周期内，获取环境数据和目标对象的原始控制数据； 根据扰动预测模型对所述原始控制数据进行扰动分析，得到扰动补偿数据； 基于所述扰动预测模型、所述扰动补偿数据和所述原始控制数据对所述目标对象进行状态预测，得到所述目标对象的目标性能数据； 根据阈值优化模型、所述环境数据和所述目标性能数据生成目标阈值区间；所述目标阈值区间用于监控当前所述监控周期内所述目标对象的状态； 所述阈值优化模型包括深度学习结构和统计推断结构；所述根据阈值优化模型、所述环境数据和所述目标性能数据生成目标阈值区间，包括： 对所述目标性能数据和所述环境数据进行预处理，得到预处理后的目标性能数据和预处理后的环境数据； 根据所述深度学习结构对所述预处理后的目标性能数据和所述预处理后的环境数据进行特征提取，得到初始特征矩阵，并对所述初始特征矩阵进行降维处理，得到目标特征矩阵； 根据所述深度学习结构对所述目标特征矩阵进行分析处理，得到初始阈值； 基于所述统计推断结构对所述初始阈值进行约束优化，得到目标阈值区间； 所述基于所述统计推断结构对所述初始阈值进行约束优化，得到目标阈值区间，包括： 基于所述统计推断结构确定所述初始阈值对应的后验分布； 根据所述后验分布、第二性能指标和第二约束条件对所述初始阈值进行约束和更新，得到目标阈值区间。

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