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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法和系统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：CN114020814B 。

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：202111430878.5，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法和系统是由孙备;刘盛宇;李勇刚;孔鹏;吕明杰;黄科科;王雅琳;阳春华;桂卫华设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法和系统，该方法包括：获取流程工业产业中的各种业务应用系统和硬件设备中的数据；将获取到的数据根据不同主题业务进行数据的分类汇总，其中，每种分类汇总的数据对应与一个主题业务；接收数据分析需求；根据所述数据分析需求的目标获取所述数据分析需求所需要的分类汇总数据，并对获取到的分类汇总数据进行分析得到目标结果。通过本申请解决了现有技术中流程工业全链条数据在不同企业间系统相互独立所导致的问题，从而实现流程工业中多源异构的数据跨域集成和制造全链条的动态感知。

本发明授权一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种流程工业制造全链条数据集成与分析方法，其特征在于，包括：获取流程工业产业中的各种业务应用系统和硬件设备中的数据，其中，所述各种业务应用系统是为所述流程工业产业提供软件支持的系统，所述硬件设备是所述流程工业产业中的生产设备；将获取到的数据根据不同主题业务进行数据的分类汇总，其中，每种分类汇总的数据对应一个主题业务；接收数据分析需求；根据所述数据分析需求的目标获取所述数据分析需求所需要的分类汇总数据，并对获取到的分类汇总数据进行分析得到目标结果；所述目标结果包括所述流程工业产业中的产品的以下至少之一：质量、能耗、物耗、价格、供需；其中，根据需要分析的目标结果选择对应的基于神经网络的机器学习模型，其中，所述机器学习模型是根据获取的分类汇总数据训练得到的，所述机器学习模型输出所述目标结果；调用所述机器学习模型根据所述数据分析需求中携带的待分析数据得到所述目标结果；基于深度神经网络对产业中的产品质量、能耗、物耗、价格和供需智能预测和智能感知进行模型训练；其中，对于与时间序列相关的指标作为输入数据时，使用变分模态分解信号分解手段将输入数据的时间序列分解为特征时间序列，包括：趋势时间序列、周期时间序列以及波动和噪声时间序列；其中，所述趋势时间序列用于表征输入数据的长期变化趋势，所述周期时间序列用于表征输入数据随时间变化产生的周期性变化趋势，所述波动和噪声时间序列用于表征输入数据因各种突发事件产生的不可预料的波动；学习不同序列中的隐含特征；基于分解得到的每一组特征序列单独训练预测模型，对模型输出进行加权得到输入数据最终预测结果；其中，对于直接影响企业决策的指标作为输入数据时，先选定影响输入数据的基础影响因素，再使用深度神经网络挖掘基础影响因素中的深层次特征和变化模态，得到智能感知模型，预测输入数据趋势的变化。

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