[发明专利]助训练框架下的质量变量预测方法、装置终端及介质

摘要

本申请关于一种助训练框架下的质量变量预测方法、装置、终端及存储介质，涉及复杂工业过程建模和故障诊断领域。该方法包括：获取待测数据集、有标签样本数据集以及无标签样本数据集；建立初始主学习模型以及与初始主学习模型对应的初始辅学习模型；对初始主学习模型以及初始辅学习模型进行训练；建立质量变量预测模型；将待测数据组输入质量变量预测模型。在预测的过程中，通过预先进行的无标签样本数据集以及有标签样本数据集的组合训练，在选取高全局信息含量的无标签样本数据集的基础上，提高了质量变量预测模型的质量，使无标签样本数量较多的场景下，质量变量的预测有了稳定且具体的途径，提高了对于质量变量进行预测的准确率和效率。