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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种软测量建模数据消费分析方法及系统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：CN114819187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210542020.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种软测量建模数据消费分析方法及系统是由程杰;王心怡设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种软测量建模数据消费分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种软测量建模数据消费分析方法及系统；所述方法首先给出数据消费立方体模型，包括三个数据维度：时间维度、空间维度和特征维度。其中，时间维度表征构建软测量模型需要的数据采样次数，空间维度表征构建软测量模型在空间上需设置的采样点数量，特征维度表示在每个采样点上需采集的特征量。通过在三种单一维度和组合维度的数据消费分析，可得到最节省数据量的软测量模型和性价比最优的建模数据集。本申请所述方法还给出了一种新的、不同于模型性能的软测量模型评估方法，这对高成本数据软测量建模具有实际意义。

本发明授权一种软测量建模数据消费分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种软测量建模数据消费分析方法，其特征是，包括： 给定软测量目标特征、数据集以及软测量待选基础模型集，生成数据消费立方体模型；所述数据消费立方体模型，包括时间、空间和特征三个维度；由所述数据消费立方体模型形成一个数据消费坐标系，所述数据消费坐标系中任一点对应一个数据集实例，每个点的坐标值对应此数据集实例所含的采样次数、采样点数量、和每个采样点采集的特征数量； 设置所述数据消费立方体模型的数据成本函数，用于计算数据集实例的成本；设置性价比评估函数，用于计算机器学习模型采用数据集实例生成的软测量模型的性价比指标； 根据数据成本函数和性价比评估函数，分别按照时间维度、空间维度或者特征维度对数据集进行分析，得到单一维度上具有最优软测量性能的机器学习模型，和性价比最优的采样次数、采样点数量、以及每个采样点所采集的最优特征集； 对数据集进行时间、空间、特征三个维度的组合分析，得到多个维度上具有最优软测量性能的机器学习模型，和性价比最优的采样次数、采样点数量、以及每个采样点所采集的最优特征集； 设定目标特征为溶解无机氮浓度DIN，获取所研究水域的数据集D，每个采样点采集的与DIN相关的各种特征包括化学特征、空间特征、生物特征、物理特征以及构造特征，其中，化学特征包括：总氮浓度、溶解无机硅浓度、盐度、化学需氧量、溶解氧浓度、石油浓度和悬浮物浓度；空间特征包括：经度、纬度、样本采样深度；生物特征包括：叶绿素-a；物理特征包括：水温；构造特征包括：溶解无机磷指数、硅磷比；选取XGBoost、SVR、KNN三个机器学习模型为软测量基础模型，生成软测量待选机器学习模型集M={XGBoost,SVR,KNN}。

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