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龙图腾网恭喜成都数之联科技股份有限公司申请的专利一种多点位虚拟量测方法、系统、设备及存储介质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：CN119415961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510006089.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种多点位虚拟量测方法、系统、设备及存储介质是由傅彦;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多点位虚拟量测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多点位虚拟量测方法、系统、设备及存储介质，涉及虚拟量测领域，所述方法流程为：获取生产机台的运行参数以及量测机台的量测值；对生产机台的运行参数以及量测机台的量测值进行标准化处理、数据填充、数据拼接以及数据组合，以得到样本集；构建Seq2seq模型，其中，所述Seq2seq模型包括编码器和解码器；基于样本集对Seq2seq模型进行模型训练，以得到训练的Seq2seq模型；基于训练的Seq2seq模型实现实时多点位虚拟量测。本发明采用Seq2seq模型进行多点位虚拟量测，充分提取运行参数的时间维度的依赖关系，同时捕捉不同量测点位的关联信息，解决了现有虚拟量测预测精度较低、适用性较差以及无法有效处理时序数据的问题。

本发明授权一种多点位虚拟量测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多点位虚拟量测方法，其特征在于，所述方法包括以下流程：获取生产机台的运行参数以及量测机台的量测值；对生产机台的运行参数以及量测机台的量测值进行标准化处理、数据填充、数据拼接以及数据组合，以得到样本集；构建Seq2seq模型，其中，所述Seq2seq模型包括编码器和解码器；基于样本集对Seq2seq模型进行模型训练，以得到训练的Seq2seq模型；基于训练的Seq2seq模型实现实时多点位虚拟量测；所述Seq2seq模型的结构原理如下：通过一维卷积神经网络对生产机台的运行参数进行词嵌入，并且结合一个关于时间步的工序编码；通过编码器对词嵌入和工序编码结合的运行参数进行表征提取，以得到每个时间步的隐层状态、记忆细胞状态以及时间步的特征输出，并且通过线性层进行所有时间步的特征向量输出；通过解码器将编码器最后一个时间步的隐层状态和记忆细胞状态作为初始状态，通过自回归方式逐步预测量测机台各点位的量测值，并且通过线性层进行预测值输出；通过残差连接的方式将编码器的线性层的特征向量输出与解码器的线性层的预测值输出通过线性映射进行相加，以得到最终的预测值。

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