一种用于可信过程监测的准确且可解释框架
人工智能
2026-03-25 v3 机器学习
信号处理
应用统计
摘要
可信过程监测旨在构建准确且可解释的监测框架，这对于保障在高压、高温等极端工况下运行的能量转换装置（ECP）的安全至关重要。然而，当代自注意力模型在该领域存在不足，主要原因有二：其一，它们依赖逐步相关性，未能纳入 ECP 日志中具有物理意义的语义，导致准确性与可解释性欠佳；其二，注意力矩阵常混杂虚假相关性，掩盖了物理意义相关，进一步阻碍有效解释。为克服这些问题，我们提出 AttentionMixer，一个旨在提升现有方法准确性与可解释性并建立可信 ECP 监测框架的模型。具体地，针对第一问题，我们采用空间自适应消息传递块捕捉变量间相关性，该块通过混合算子与时序自适应消息传递块耦合，得到兼顾逐步与变量间相关性的 ECP 日志多面表示。同时，针对第二问题，我们采用稀疏消息传递正则化器过滤虚假相关性。我们利用来自中国核电站辐射监测网络的两个真实数据集验证了 AttentionMixer 的有效性。
引用
@article{arxiv.2302.10426,
title = {An Accurate and Interpretable Framework for Trustworthy Process Monitoring},
author = {Hao Wang and Zhiyu Wang and Yunlong Niu and Zhaoran Liu and Haozhe Li and Yilin Liao and Yuxin Huang and Xinggao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10426},
year = {2026}
}