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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于数据耦合微特征相关性分析的质量缺陷预测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：CN115718864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211432274.9，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种基于数据耦合微特征相关性分析的质量缺陷预测方法是由任显林;韩呈瑞;田依多;陈来贤;任政旭设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据耦合微特征相关性分析的质量缺陷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据耦合微特征相关性分析的质量缺陷预测方法，通过构建数据耦合微特征相关性分析方法，对质量特性耦合数据进行区间划分并识别质量特性耦合数据间的关联关系，通过置信阈值高低，提取显著缺陷特征数据，搭建基于耦合数据微特征相关性规则的制造过程质量缺陷预测模型，完成对质量缺陷的预测。本发明的方法能够实时预测制造质量，对导致输出质量缺陷的关键质量特性数据和对该质量特性有影响作用的制造过程多元输入参数进行分析与预测，利于多元质量特性耦合数据进行质量解耦，发现质量缺陷形成机理，进行多链溯源，具有较好的成因解释性，能有效解决质量特性耦合数据区间划分以及模糊算法在小值域上产生过多的模糊区间的问题。

本发明授权一种基于数据耦合微特征相关性分析的质量缺陷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据耦合微特征相关性分析的质量缺陷预测方法，具体步骤如下： S1、构建数据耦合微特征相关性分析方法，对质量特性耦合数据进行区间划分并识别质量特性耦合数据间的关联关系，通过置信阈值高低，从高频微特征项集里面提取显著缺陷特征数据； 其中，产品生产过程为注塑过程，所述质量特性耦合数据为：模具温度，熔体温度，注射时间，保压时间，保压压力； S2、搭建基于耦合数据微特征相关性规则的制造过程质量缺陷预测模型，完成对质量缺陷的预测； 所述步骤S1中，具体如下： 初始化k个点作为类中心； 对于每一个质量缺陷耦合数据微特征样例i，计算其应该属于的特征类，定义损失函数： ； 其中，c表示类集合，表示集合中心点，表示第i个样本，表示所属的类，表示类对应中心点，n表示样本总数； 对于每一个样本，将其分配到距离最近的中心所属的类： ； 其中，表示第t次迭代的第i类，表示第t次迭代的第k中心点； 对于每一个中心点，迭代计算该类的微特征核心值： ； 其中，表示集合中心点； 在质量特性耦合数据有k个区间的情况下，多次迭代下到特征核心值稳定在小范围内； 在确定质量特性耦合数据微特征区间后，确定微特征相关性的支持域值与置信域值；依据支持域值产生与强相关规则依据置信域值生成微特征高频项集； 支持域值由某项集X的微特征模式数与微特征模式数据库D总数比计算，计算式为： ； 其中，T表示目标模式数； 最小支持域值是微特征规则项集中的设置的最小支持阈值，记为sup_min，支持域值大于等于sup_min的项集叫做微特征高频项集； 通过置信域值发现强关联规则，其含义是同时包含项集X与Y的微特征模式数与只包含X的微特征模式数的比率，其计算表达式为： 。

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