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申请/专利权人：江南大学;无锡爱德旺斯科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于级联注意力特征融合和门控TCN的动态软测量方法，属于工业过程控制技术领域。通过构建一种级联注意力特征融合模块CAFF，用于改进TCN网络的残差连接部分。该模块包含两个自注意力模块SAM和一个多尺度通道注意力模块MS‑CAM。CAFF模块从时间和变量维度上对重要信息进行强化，抑制无关信息在网络中的传播，缓解了变量之间局部依赖关系的丢失，使网络能够自适应地关注重要信息。同时，本申请还提出一种门控TCN网络结构，利用门控扩张因果卷积和SELU激活函数增强TCN的记忆能力和学习能力，消除在特征提取过程中不稳定特征可能带来的负面影响，从而提高了复杂工业过程中对质量变量的预测精度。
主权项：1.一种基于级联注意力特征融合和门控TCN的动态软测量方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，获取复杂工业过程中获得过程变量和质量变量的历史数据，质量变量为软测量模型需要预测的过程参数，过程变量为硬件传感器测得的其它过程参数；步骤S2，构建带有级联注意力特征融合的门控TCN网络模型CAFF-GTCN，所述CAFF-GTCN包含级联注意力融合模块CAFF和门控TCN网络结构；步骤S3，以步骤S1获取到的复杂工业过程中的历史数据作为训练数据，训练所述CAFF-GTCN模型；步骤S4，获取复杂工业过程中的过程变量的实时数据，输入步骤S3训练好的CAFF-GTCN预测模型，得到质量变量的动态预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 无锡爱德旺斯科技有限公司 基于级联注意力特征融合和门控TCN的动态软测量方法
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