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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于局部保留变量加权自编码器的软测量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：CN113887707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111214852.7，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于局部保留变量加权自编码器的软测量方法是由宋执环;曹文彬;魏驰航设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部保留变量加权自编码器的软测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于局部保留变量加权自编码器的软测量方法，它采用堆叠自编码器的结构；通过对输入变量特征设置质量相关加权系数，以及将样本间的局部空间结构信息引入AE损失函数来实现对近邻样本空间关系的局部保留，提高自编码器的特征提取能力，再将特征迁移至强回归器进行回归预测。该方法利用了样本间的空间结构信息，提升了预测准确性。

本发明授权一种基于局部保留变量加权自编码器的软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部保留变量加权自编码器的软测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：收集历史工业过程数据建立训练数据集，所述训练数据集包括关键质量变量y和辅助变量x，其中dx为输入矢量的维度；步骤二：对训练数据集进行归一化预处理，使结果值映射到0～1之间；步骤三：构建局部保留变量加权自编码器，其包括编码器和解码器两部分，编码器和解码器均为单层神经网络；编码器将x从输入层通过非线性函数映射到隐层，解码器通过另一非线性变换进行输入的重构，具体的公式如下：h＝Encodex＝feWe·x+be 其中，是隐层特征，dh是其维度；We是权重系数矩阵，be是相应的偏置量；fe·表示非线性激活函数；整个局部保留变量加权自编码器的待优化参数集为θ＝{We,be,Wd,bd}，损失函数设计为下式： 其中ρd为第d维输入变量与标签变量的相关系数，Covxd,y为xd、y的协方差，Varxd、Vary为xd、y各自的方差；λ为权衡系数，用来调节正则化项的权重；N为样本数；vij为约束两个隐层特征样本hi、hj之间接近程度的权重，σ为控制权重随距离递减的速率的可调超参数；Nkxi表示与xi相近的k个近邻样本；步骤四：采用预处理后的训练数据集对局部保留变量加权自编码器进行训练；首次迭代时，编码器将x从输入层映射到隐层，再进行自编码训练；后序的每次迭代均将前一次迭代得到的隐层特征作为当前迭代的编码器的输入，并进行自编码训练，从而实现逐层堆叠；考虑到AE特征提取中各隐层均有有效信息，将各隐层拼接作为整个局部保留变量加权自编码器提取的特征，将拼接后的降维特征以及关键质量变量y迁移至强回归器，训练强回归器；步骤五：将新的工业过程数据进行归一化处理后，输入训练后的局部保留变量加权自编码器，将其隐层拼接后，输入训练后的强回归器，得到预测输出。

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