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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于注意力泊松自编码器网络的计数数据软测量建模方法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：CN114896864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210405119.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于注意力泊松自编码器网络的计数数据软测量建模方法是由张新民;刘颖;宋执环;何柏村设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力泊松自编码器网络的计数数据软测量建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力泊松自编码器网络的计数数据软测量建模方法，其中提出了一种注意力堆叠泊松自编码器网络结构。该方法首先建立监督泊松自编码器，在此基础上，通过引入注意力机制来衡量各个隐层特征对于计数型质量变量输出值的贡献，并用泊松网络层来集成隐层特征，运用蕴含在不同隐层特征中的信息共同预测计数型质量变量，建立了输入到输出的多条连接通道。本发明方法提升了计数数据软测量模型对数据特征的挖掘能力，提高了模型对各隐层特征的有效利用率，提升了对计数型质量数据的预测效果。

本发明授权基于注意力泊松自编码器网络的计数数据软测量建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力泊松自编码器网络的计数数据软测量建模方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：收集建模用的输入输出训练数据集：其中，x代表输入变量，y代表离散计数数据类型的输出变量，f表示数据样本个数；S2：构建注意力泊松自编码器网络，所述注意力泊松自编码器网络由多个监督泊松自编码器分层堆叠而成，前一个监督泊松自编码器的隐藏层的输出作为下一个监督泊松自编码器的输入层的输入；所述监督泊松自编码器包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，从隐藏层到输出层包含输入重构网络层和泊松网络层，所述输入重构网络层用于对输入向量进行重构，所述泊松网络层用于对计数型质量数据进行预测；随机初始化注意力泊松自编码器网络的神经网络和泊松网络的参数；S3：将训练数据输入给注意力泊松自编码器网络，根据最小化损失函数训练第一个监督泊松自编码器，获得第一个监督泊松自编码器的权重和偏置参数和隐藏层的输出将h1作为第二个监督泊松自编码器的输入层的输入，根据最小化损失函数训练第二个监督泊松自编码器，获得对应的权重和偏置参数，以此层层递进，使用hk-1，根据训练第k个监督泊松自编码器SPAEk获得参数和hk，直到最后一个监督泊松自编码器训练完成；k≤L，其中，L为监督泊松自编码器的数量；S4：结束S3的逐层训练后，引入注意力机制衡量各个隐藏层特征对于输出变量y的贡献，赋予不同的权重；在所有的监督泊松自编码器的隐藏层的输出h和输出变量y之间建立泊松网络进行回归，计算根据每个隐藏层的输出预测得到的输出变量，并将其与对应的权重加权求和，根据预测误差对回归网络参数进行调整更新；回归网络训练结束并保存注意力泊松自编码器网络；S5：将待预测输入数据输入到保存的注意力泊松自编码器网络，经过注意力泊松自编码器网络的前向传播即可得到计数型质量变量预测值。

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