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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种用于激光金属沉积制造质量监测的半监督式多标签特征选择算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：CN116305975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310295698.3，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种用于激光金属沉积制造质量监测的半监督式多标签特征选择算法是由武子乾;许桢英;韩丽玲;蒋攀;李林航;张雨轩设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于激光金属沉积制造质量监测的半监督式多标签特征选择算法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于激光金属沉积制造质量监测的半监督式多标签特征选择算法。为了提高LMD质量监测的性能和效率，输入了熔池、温度场和飞溅的多元特征，考虑到人工标注耗时耗力而未标注的数据很容易获得，提出半监督多元回归质量模型在未标记数据上生成不同的质量等级标签，并提出质量相关性评价函数来计算特征与质量指标之间的相关概率来评价特征的贡献度，从而减少特征维度和进行特征选择。结果表明该方法可以提高制造过程中多传感器监测的准确性和效率，解决LMD制造中多特征监测的复杂性和难以应用的问题。

本发明授权一种用于激光金属沉积制造质量监测的半监督式多标签特征选择算法在权利要求书中公布了：1.一种用于激光金属沉积制造质量监测的半监督式多标签特征选择方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1，根据高速相机、热成像仪的多传感器采集的视觉图像输入熔池、温度场和飞溅多元特征； 步骤2，对成形过程中产生的未标记数据建立半监督多元回归质量模型； 根据质量等级获取部分具有真实质量标签的数据，以此来训练多元回归质量模型，训练后的模型用来在未标记数据上生成不同的质量等级，模型的定义如下： 2； 公式Q代表多元回归质量模型的函数，m为特征的总数量，θi是表示第i个特征的特征系数，Fi代表第i个特征的类别，λ为L2正则化项系数； 步骤3，基于互信息的质量相关性评价函数计算关于输入的多元特征和质量指标之间的相关性； 基于互信息的质量相关性评价函数计算关于输入的多元特征和质量指标之间的相关性包括以下步骤：提出了一个基于互信息的质量相关性评价函数，评价函数中使用了一个动态特征权重，以解决LMD不平衡数据中的高特征维度问题；评价函数通过计算特征与质量指标之间的相关概率来评价特征的贡献度，从而筛选出与成形质量高度相关的特征，剔除相关性低的特征，实现多特征的降维和优化； 提出一个基于互信息的质量相关性评价函数： 3； 公式JSSMLFS为基于互信息的质量相关性评价函数的表达式，Fi代表第i个特征的类别，QS为第s类质量等级，pFi和pQs分别表示离散变量Fi和Qs的概率分布，pFi,Qs为变量Fi,Qs的联合概率分布；其中，动态特征权重的定义为： 4； 公式yn为第n个训练数据，pyn,Qs为变量yn,Qs的联合概率分布，pyn,Qs|Fi是满足已知变量Fi的下yn,Qs的联合条件概率分布，pyn|Fi是满足已知变量Fi下变量yn的条件概率分布。

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