一种融合数据增强和自动加权的软测量建模方法

本发明涉及一种融合数据增强和自动加权的软测量建模方法，在训练阶段，首先利用训练数据集训练监督式变分自编码器模型，并通过隐空间增强策略实现有标签数据的生成；利用权重网络计算每个生成数据对应的权重值，用于评估生成数据质量；随后融合生成数据及对应权重训练软测量模型，并将验证数据输入该模型获取对应的损失函数值，用于优化权重网络的模型参数，软测量模型和权重网络的参数优化交替进行直至达到设定的最大迭代次数；在测试阶段，利用软测量模型进行质量变量的预测，并对预测结果进行定量的评价。本发明在数据增强阶段有效融合了下游任务对于生成数据质量的反馈，实现生成数据质量的自动评估，能有效提升软测量模型的预测性能。