一种基于去噪注意力网络的工业过程软测量方法

本发明公开了一种基于去噪注意力网络的工业过程软测量方法，通过从包含噪声的不均匀采样工业数据中提取去噪特征，并将去噪特征送入注意力网络进行建模：通过堆叠监督重构输入降噪自编码器在输出层同时重构过程数据和质量数据，旨在减少信息损失和提取质量相关去噪特征。然后将去噪后的特征输入到区间注意力网络中，调整不规则采样数据中不同历史样本对当前样本的影响，以捕获长期的时序特征，对融合后的过程特征进行软测量，结合与质量变量真值的误差损失函数不断优化模型；最后，将训练好的模型应用于在线过程数据中，实现对该过程的质量变量软测量。