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龍圖騰網恭喜和利時卡優倍科技有限公司;北京和利時數字技術有限公司申請的專利一種基于核偏最小二乘模型的數據預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115018324B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210642588.5，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種基于核偏最小二乘模型的數據預測方法及裝置是由黃振林;劉俊杰;劉金濤;鄒波設計研發完成，并于2022-06-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于核偏最小二乘模型的數據預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種基于核偏最小二乘模型的數據預測方法及裝置，核偏最小二乘KPLS模型中的核函數為多維張量積小波核函數，利用在線獲得的采樣數據的均值和方差對采樣數據進行標準化處理，得到標準化采樣數據；利用多維張量積小波核函數計算標準化采樣數據對應的核矩陣；對核矩陣進行中心化處理，得到中心化處理后的核矩陣；將中心化處理后的核矩陣輸入KPLS模型；利用KPLS模型，得到采樣數據對應的質量變量預測值。本發明實施例中由于KPLS模型中的核函數采用多維張量積小波核函數，使得KPLS模型具有較強的非線性映射能力，從而能準確計算得到質量變量預測值。

本發明授權一種基于核偏最小二乘模型的數據預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于核偏最小二乘模型的數據預測方法，其特征在于，所述核偏最小二乘KPLS模型中的核函數為多維張量積小波核函數，所述方法包括：利用在線獲得的采樣數據的均值和方差對所述采樣數據進行標準化處理，得到標準化采樣數據，所述采樣數據為工業生產過程中采集到的過程數據；利用所述多維張量積小波核函數計算所述標準化采樣數據對應的第一核矩陣；對所述第一核矩陣進行中心化處理，得到中心化處理后的第一核矩陣；將所述中心化處理后的第一核矩陣輸入所述KPLS模型；利用所述KPLS模型，得到所述采樣數據對應的第一質量變量預測值；所述多維張量積小波核函數的任意一維的輸出表達式為： 其中，所述ω表示核函數的角速度，所述C表示常數，所述L表示拉普拉斯變換，所述表示回歸系數矩陣中第s列的矢量中的第i個元素，所述s＝1,2,…,M，所述k表示核函數，所述x,z表示數據點；所述KPLS模型滿足如下公式： 其中，所述εi表示第i點的松弛變量，所述表示第i點的松弛變量的預估值，所述μi表示第i點的拉格朗日乘子，所述表示第i點的拉格朗日乘子的預估值，所述表示第i個訓練數據的第j個分量，所述表示第i個訓練數據的第j個分量的預估值，所述表示回歸系數矩陣中第s列的矢量中的第i個元素的預估值。

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