公开(公告)号：CN119046670B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411533360.8

申请日：2024-10-31

Applicant: 东北大学

Inventor： 孙永佼 ,  苏歆然 ,  王奕 ,  季航旭

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，涉及制造业多渠道数据动态自适应监控技术领域。本发明提出的技术方案中考虑了制造业多渠道变量的数据特点，针对其特征进行数据处理，可以最大化还原原始数据的特征；所设计的基于图注意力网络和多层感知机的节点值预测模型可以充分学习各变量的时序信息并且考虑了变量之间的相互影响，能够实现更准确的变量趋势预测；所设计的基于趋势变化置信度的监控频率调整，具有深度感知所有变量的整体趋势的能力，从而实现了监控频率的快速响应调整、趋势变化的精准聚焦。

公开(公告)号：CN119046670A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411533360.8

申请日：2024-10-31

Applicant: 东北大学

Inventor： 孙永佼 ,  苏歆然 ,  王奕 ,  季航旭

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种基于时序图预测的制造业数据监控频率调整方法，涉及制造业多渠道数据动态自适应监控技术领域。本发明提出的技术方案中考虑了制造业多渠道变量的数据特点，针对其特征进行数据处理，可以最大化还原原始数据的特征；所设计的基于图注意力网络和多层感知机的节点值预测模型可以充分学习各变量的时序信息并且考虑了变量之间的相互影响，能够实现更准确的变量趋势预测；所设计的基于趋势变化置信度的监控频率调整，具有深度感知所有变量的整体趋势的能力，从而实现了监控频率的快速响应调整、趋势变化的精准聚焦。