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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种基于分层混合专家框架的中间包侵蚀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：CN121561653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610105155.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于分层混合专家框架的中间包侵蚀预测方法是由何奕波;郭正凯;李怡宏;华承健;郭自祯;张驰设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层混合专家框架的中间包侵蚀预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及工业过程预测技术领域，尤其涉及一种基于分层混合专家框架的中间包侵蚀预测方法。方法包括：采集中间包时序物理场数据，筛选特征构建统一特征空间；对特征空间分流，得到时序特征与统计聚合特征；利用统计聚合特征训练分类器生成校准后验概率，构建门控网络；基于后验概率生成初始模式子集并训练对应专家模型；对待测数据，由门控网络获取其置信度，依据是否超阈值选择单一专家模型预测或通过自适应策略融合多个专家模型进行加权预测；最后将预测值逆变换重构为侵蚀厚度绝对值。本申请有效提高了中间包侵蚀预测的准确性和适应性。

本发明授权一种基于分层混合专家框架的中间包侵蚀预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层混合专家框架的中间包侵蚀预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集中间包在多工况下的时序物理场数据，结合因果分析方法，筛选出与侵蚀预测相关的特征变量，构建统一特征空间； S2、对所述统一特征空间进行分流处理，获取时序特征和统计聚合特征； S3、利用所述统计聚合特征训练模式识别分类器，采用保序回归算法对分类器输出的原始分数进行校准以生成校准后的后验概率，将所述校准后的后验概率作为门控网络模型的输出，构建门控网络模型； S4、基于所述校准后的后验概率，生成初始模式子集，训练每个模式子集对应的专家模型； S5、将待测的时序物理场数据输入所述门控网络模型，获取待测数据置信度概率，判断所述待测数据置信度概率是否大于预设置信度阈值，若是，则选择单一专家模型进行预测，获取预测值，若否，则通过自适应策略，选择多个专家模型进行加权融合预测，获取预测值； S6、采用逆变换重构方法，将所述预测值转化为实际的侵蚀厚度绝对值，作为最终的预测结果； 其中，所述S2包括：从所述统一特征空间中提取未进行时域压缩的时序数据；对所述统一特征空间沿时间维逐通道计算聚合算子，并对所述聚合算子进行拼接，得到统计聚合特征，所述聚合算子包括均值、标准差及末时刻值； 其中，所述S4包括：基于所述校准后的后验概率，将每条时序物理场样本划入概率最大的物理模式，形成初始模式子集；基于所述初始模式子集，把对应的原始时序特征划分为K份独立的训练数据；对每份训练数据分别构建含双向LSTM与Transformer自注意力单元的专家网络，并在各自模式子集上独立训练，得到K个候选专家模型；利用K个候选专家模型在历史验证集上计算样本级预测误差，生成专家性能矩阵，基于所述专家性能矩阵，结合最小化全局误差重新映射样本，获得优化后的最终模式子集；在所述最终模式子集上再次独立训练专家网络，固化参数后得到每个模式子集对应的专家模型。

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太原科技大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区窊流路66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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