[发明专利]一种融合注意力机制和自适应构图的宽度学习半监督软测量建模方法在审
| 申请号： | 202210807679.X | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN115186584A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 王平;李雪静;尹贻超 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合注意力机制和自适应构图的宽度学习半监督软测量建模方法，该方法综合利用数据输入空间和预测输出空间的加权欧式距离信息自适应构建近邻图实现对数据潜在结构信息的准确逼近；同时，考虑到不同的辅助变量对主导变量的准确估计具有不同程度的贡献度，通过融入注意力机制对变量进行加权，即对重要的信息增加一定比例的权重，对于无法提升模型性能的一些信息则选择降低权重，以降低冗余变量和噪声对构图和回归学习的不良影响；最后，将注意力机制、自适应构图和宽度学习建模整合在一个统一学习框架内，并采用交替迭代优化求解获得建模学习的整体最优解。因此，本发明提供的半监督学习框架能够充分利用标签数据所包含的监督信息，辅助以无标签数据所蕴含的结构信息，改善宽度学习模型性能，达到提升软测量模型泛化能力和可靠性之目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 注意力 机制 自适应 构图 宽度 学习 监督 测量 建模 方法 | ||
【主权项】：
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