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龍圖騰網獲悉北京化工大學;國能智深控制技術有限公司申請的專利一種適用于多工況環境的小樣本過程監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119782786B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510278738.2，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種適用于多工況環境的小樣本過程監測方法是由徐圓;伍柯宇;陳思遠;楊萱;孔舒;葉承書;張傳;張明卿;張洋;朱群雄設計研發完成，并于2025-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種適用于多工況環境的小樣本過程監測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種適用于多工況環境的小樣本過程監測方法，用于解決不同工作條件下的小樣本故障檢測問題。本發明將工況的先驗知識嵌入到模型無關元學習框架中，以提高學習能力。使用元學習框架構建多個小樣本任務，利用卷積神經網絡對樣本進行特征提取，構建表示工況模式的嵌入向量，引入樣本注意力機制，確保在生成嵌入向量過程中，包含更多工況模式信息的樣本具有更高的權重。在元學習的基礎分類器引入多個條件層，使用特征線性調制方法，通過計算嵌入向量生成調制參數，進而對基礎分類器網絡的參數進行逐點的調整，引用工況先驗信息。

本發明授權一種適用于多工況環境的小樣本過程監測方法在權利要求書中公布了：1.一種適用于多工況環境的小樣本過程監測方法，其特征在于，包括： 步驟S1、使用傳感器對工業多工況數據進行采集； 步驟S2、對所述工業多工況數據進行標準化處理； 步驟S3、使用經過標準化處理的工業多工況數據，根據N-way和K-shot的設置構建元學習框架中的小樣本任務，所述N-way表示在每個元學習任務中，模型從N個不同的類別中進行分類，所述K-shot表示對于每個類別，模型在訓練時隨機選取每個類別的K個樣本； 步驟S4、基于工況先驗知識的元學習方法引入樣本注意力機制，所述樣本注意力機制用于動態分配每個樣本的權重，突出關鍵樣本的信息貢獻； 步驟S5、使用卷積神經網絡對經過所述樣本注意力機制加權處理后的樣本集合進行特征提取，用于提供預設的特征支持生成工況嵌入向量； 步驟S6、基于經過所述樣本注意力機制加權處理后的樣本集合，使用映射函數生成工況嵌入向量，所述工況嵌入向量包括樣本的特征信息，用于反映工況之間的共性與差異； 步驟S7、基于元學習的基礎分類器引入預設數量的條件層，所述條件層使用特征線性調制方法，根據所述工況嵌入向量生成調制參數，對基礎分類器網絡的參數進行逐點的調整，引入工況先驗信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京化工大學;國能智深控制技術有限公司，其通訊地址為：100029 北京市朝陽區北三環東路15號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。