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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种用于煤制乙二醇过程的小样本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：CN117316327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311298880.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种用于煤制乙二醇过程的小样本质量预测方法是由喻果;江超;杨澄;薄翠梅设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于煤制乙二醇过程的小样本质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于煤制乙二醇过程的小样本质量预测方法，建立了一种可迁移对抗慢特征提取网络TASF‑Net。该网络结合了慢度原则与贝叶斯深度学习，能够有效刻画煤制乙二醇过程中的大惯性及非线性的特性。同时该网络采用最小‑最大博弈理论进行对抗学习，从而提高模型的鲁棒性和隐式提取高阶统计信息的能力。此外，利用增量微调迁移学习来将预训练模型中的知识迁移到目标域，并使用有限的目标域标记数据对目标模型SF‑Net进一步增量微调，从而提高目标模型的小样本预测精度。这种综合性方法有效解决了离线化验分析数据样本极其稀缺导致的建模困难问题，为后续过程监测、优化和控制等操作提供了强有力的基础。

本发明授权一种用于煤制乙二醇过程的小样本质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于煤制乙二醇过程的小样本质量预测方法，其特征在于，构建可迁移的对抗慢特征提取网络TASF-Net，待测样本输入TASF-Net后得到质量预测结果；所述TASF-Net的构建包括以下步骤： S1、将相应采样时刻的分布式控制系统DCS数据与在线分析仪数据相结合，构建源域数据集D＝{X,Y}，其中X是DCS数据，Y是在线分析仪数据；同样，将相应采样时刻的DCS数据与离线化验分析数据相结合，构建目标域数据集D＝{X,Y}，其中X是DCS数据，Y是离线化验分析数据； S2、构建慢特征提取网络SF-Net来描述煤制乙二醇过程的惯性和非线性特性； S3、构建对抗慢特征提取网络ASF-Net，利用鉴别器与SF-Net进行最小最大博弈，直到达到纳什均衡，从而提高模型的鲁棒性及隐式提取高阶统计信息的能力； S4、设计增量微调迁移学习IRTL框架，将预训练模型ASF-Net网络中的知识迁移到目标域，并使用稀有的目标域有标签数据对目标模型SF-Net进一步增量微调，获得可迁移的对抗慢特征提取网络TASF-Net；从而提高TASF-Net在目标域小样本数据上的预测精度。

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