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申请/专利权人：之江实验室
申请日：2024-04-16
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053518A
主分类号：G16C20/70
分类号：G16C20/70;G06N5/025;G06N3/0464;G06N3/042;G06N3/0455;G06N3/084;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。
主权项：1.一种化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法，其特征在于，方法包括：获取实际的化学工艺时间序列数据集，将获取的数据集输入训练完成的因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，将实际权重矩阵转化为因果关系图，其中，因果关系图构建模型的训练过程具体为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集，训练用的化学工艺时间序列数据集由多个时间序列组成；S2、将多个时间序列输入多通道时间卷积网络编码器-解码器，时间卷积网络编码器输出特征集，时间卷积网络解码器输出重建特征，其中，时间卷积网络编码器-解码器中的扩张卷积核的权重为重加权去相关权重；S3、将特征集输入自注意力编码器，自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，多层感知器网络输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质
免责声明
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