[发明专利]连续性工艺的趋势变量鉴定方法与系统

权利要求书

1.一种连续性工艺的趋势变量鉴定方法，包括：

提取多个工艺变量在时间序列上的多笔时序变量参数及监控目标在该时间序列上的多笔时序目标参数；

在该时间序列选择出多个相似时段，各该相似时段与目前时段相似；

依据这些相似时段的这些时序变量参数及这些时序目标参数，分析各该工艺变量对该监控目标的贡献度；以及

依据各该贡献度，筛选出部分的这些工艺变量，

其中选择出这些相似时段的步骤是依据数值相异程度或趋势相异程度进行分析。

2.如权利要求1所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中该数值相异程度是根据欧式距离、马式距离、差值欧式距离或差值马式距离决定。

3.如权利要求1所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中选择出这些相似时段的步骤是依据这些时序目标参数作为评估基准进行分析。

4.如权利要求1所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中选择出这些相似时段的步骤是依据这些时序变量参数作为评估基准进行分析。

5.如权利要求1所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，还包括：

依据这些贡献度，获得多个影响权重，并依据这些相似时段的这些时序变量参数、这些时序目标参数及这些影响权重，加强这些贡献度的差异。

6.如权利要求5所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中分析各该工艺变量对该监控目标的该贡献度的步骤是采用正交最小二乘算法、岭回归算法、最小绝对压缩挑选运算子回归算法或弹性网络回归算法进行分析。

7.如权利要求5所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中筛选出部分的这些工艺变量的步骤是依据变异解释力筛选出部分的这些工艺变量。

8.如权利要求7所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中该变异解释力为部分的这些工艺变量的平均绝对值误差与全部的这些工艺变量的平均绝对值误差的比率。

9.如权利要求8所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中在筛选出部分的这些工艺变量的步骤中，部分的这些工艺变量对应于前N个这些影响权重，其中N为正整数。

10.如权利要求9所述的连续性工艺的趋势变量鉴定方法，其中在筛选出部分的这些工艺变量的步骤中，对这些影响权重进行假设检定，检定各该影响权重是否为零，以计算多个P值，并依这些P值的排序后挑出前N个这些影响权重。

11.一种连续性工艺的趋势变量鉴定系统，包括：

工艺数据库，用以存储多个工艺变量于时间序列上的多笔时序变量参数；

监控数据库，用以存储监控目标于该时间序列上的多笔时序目标参数；

参数提取单元，用以提取这些时序变量参数及这些时序目标参数；

区域建模挑选单元，用以在该时间序列选择出多个相似时段，各该相似时段与目前时段相似；

变量鉴定单元，用以依据这些相似时段的这些时序变量参数及这些时序目标参数，分析各该工艺变量对该监控目标的贡献度；以及

评估单元，用以依据各该贡献度，筛选出部分的这些工艺变量，

其中该区域建模挑选单元依据数值相异程度或趋势相异程度进行分析，以在该时间序列选择出这些相似时段。

12.如权利要求11所述的连续性工艺的趋势变量鉴定系统，其中该数值相异程度是根据欧式距离、马式距离、差值欧式距离或差值马式距离决定。

13.如权利要求11所述的连续性工艺的趋势变量鉴定系统，其中该区域建模挑选单元依据这些时序目标参数作为评估基准进行分析，以在该时间序列选择出这些相似时段。