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龙图腾网恭喜深圳市索威尔科技开发有限公司申请的专利物料运行状态实时监测系统及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：CN119357829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411914467.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权物料运行状态实时监测系统及方法是由朱岳;肖皖龙;何华建设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本物料运行状态实时监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种物料运行状态实时监测系统及方法。该方法包括:采集物料运行多维数据,包括运行参数数据流、环境状态数据流和设备交互数据流;对所述多维数据进行对称化映射预处理,得到预处理数据;基于Transformer模型对所述预处理数据进行第一特征提取,得到第一特征向量序列;通过构建对称性约束和多任务预测架构对所述第一特征向量序列进行预测建模,得到预测模型;对所述预测模型的输出进行第二特征提取,得到第二特征提取结果;根据所述预测模型和所述第二特征提取结果计算状态异常概率并预警。本发明通过构建基于对称化的数据处理和基于多任务的建模架构,显著提高了物料状态监测的准确性和实时性。

本发明授权物料运行状态实时监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种物料运行状态实时监测方法，其特征在于，包括：采集物料运行多维数据，所述多维数据包括运行参数数据流、环境状态数据流和设备交互数据流；对所述多维数据进行对称化映射预处理，包括将所述多维数据映射至结构保持的对称空间并进行异常值处理，得到预处理数据；基于Transformer模型对所述预处理数据进行第一特征提取，得到第一特征向量序列；通过构建对称性约束和多任务预测架构对所述第一特征向量序列进行预测建模，得到预测模型；对所述预测模型的输出进行第二特征提取，得到第二特征提取结果；根据所述预测模型和所述第二特征提取结果，计算当前状态的异常概率，并在所述异常概率超过预设阈值时进行预警；其中，所述通过构建对称性约束和多任务预测架构对所述第一特征向量序列进行预测建模，包括：将特征空间划分为多个局部子空间，并根据所述第一特征向量序列的分布情况，对每个子空间确定采样中心和采样半径，得到初始采样空间；基于所述初始采样空间构建对称变换矩阵，将所述第一特征向量序列映射到对称空间，实现特征对称性映射；根据所述对称性映射后的所述第一特征向量序列，设计包括状态分类、异常检测和趋势预测的多任务预测架构；针对所述多任务预测架构的训练过程，通过计算每个所述子空间的特征密度，动态调整采样参数，实现自适应采样；基于所述自适应采样的结果，结合对称性约束和多任务损失函数训练所述预测模型；其中，所述结合对称性约束和多任务损失函数训练所述预测模型，包括：计算对称性损失，所述对称性损失表征特征在对称变换前后的一致性；计算多任务损失，包括状态分类损失、异常检测损失和趋势预测损失；将所述对称性损失和所述多任务损失组合形成总损失函数；采用渐进式训练策略，逐步增加训练数据的规模和复杂度；基于验证集性能动态调整学习率。

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