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龙图腾网获悉运达能源科技集团股份有限公司;浙江大学申请的专利基于工业过程监测的性能指标预测方法、装置、设备及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：CN121093793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511596602.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于工业过程监测的性能指标预测方法、装置、设备及介质是由王琳;孟文超;程晨光;李世忠;罗勇水;杨秦敏;何敬泰设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业过程监测的性能指标预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于工业过程监测的性能指标预测方法、装置、设备及介质，涉及工业过程监测技术领域，包括：确定监测到的工业过程的时间序列数据；利用门控向量对时间序列数据的时域特征和频域特征进行加权融合，得到融合后特征；基于预设机器学习模型的混合专家模块对应的路由函数对融合后特征进行处理，并根据函数输出值确定目标路由专家；通过共享专家和目标路由专家，对融合后特征进行处理，以得到工业过程对应的性能指标预测结果。由此，可通过时频域特征融合，捕捉数据周期性，降低预测误差；并且通过混合专家实现差异化处理，共享专家负责学习全局共性模式，路由专家提供定制处理，可提高工业过程对应性能指标的预测精度和鲁棒性。

本发明授权基于工业过程监测的性能指标预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于工业过程监测的性能指标预测方法，其特征在于，包括： 确定监测到的工业过程的时间序列数据； 利用门控向量对所述时间序列数据的时域特征和频域特征进行加权融合，得到相应的融合后特征； 基于预设机器学习模型的混合专家模块对应的路由函数对所述融合后特征进行处理，并根据函数输出值确定目标路由专家；所述混合专家模块由若干共享专家和若干路由专家组成； 通过所述共享专家和所述目标路由专家，对所述融合后特征进行处理，以得到所述工业过程对应的性能指标预测结果； 其中，所述预设机器学习模型的训练过程，包括： 通过预先设置的两种不同的数据增强策略，分别对训练集对应的样本特征进行处理，得到相应的第一增强后特征和第二增强后特征； 将所述第一增强后特征和所述第二增强后特征映射至同一空间，并结合特征相似度，构建样本级对比损失函数； 对所述第一增强后特征和所述第二增强后特征进行投影聚类，并结合簇间相似度，构建聚类级对比损失函数； 对均方误差损失函数、所述样本级对比损失函数和所述聚类级对比损失函数进行加权计算，以得到目标损失函数； 利用所述目标损失函数控制训练过程的模型收敛，以训练得到预设机器学习模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人运达能源科技集团股份有限公司;浙江大学，其通讯地址为：311000 浙江省杭州市临平区顺风路558号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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