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工业场景中高比例缺失数据攻击致数据质量恶化，制约数据驱动优化。研究人员提出注意力引导低秩卷积加权（AGLRCW）法，融合注意力机制与卷积展开技术。实验表明其在多场景优于现有方法，为工业数据恢复提供新方案。
在工业智能化浪潮中，各类传感器如同精密的神经末梢，持续采集着生产运行的实时数据，为优化控制与异常检测提供关键支撑。然而，传感器老化、通信故障等因素引发的 “数据危机”—— 高比例缺失数据攻击，正成为工业数据驱动系统的一大隐患。这些缺失数据如同破碎的拼图，不仅让连续监测中断，更可能使基于数据的决策陷入 “迷雾”，尤其在生物制药、污水处理等对数据完整性要求极高的场景中，传统填补方法如丢弃缺失值、简单插值或浅层模型，在面对非平稳动态过程或复杂缺失模式时，往往力不从心，要么丢失关键信息，要么引入显著误差，难以满足工业级的精准需求。
为突破这一困境，国内研究团队针对工业场景中缺失数据攻击的高效修复展开攻关。他们提出的注意力引导低秩卷积加权（Attention-guided Low-rank Convolutional Weighting，AGLRCW）方法，如同为数据修复装上 “智能导航系统”，在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上发表的研究成果，为工业数据可靠性保障提供了新范式。
研究采用的核心技术方法包括：
- 融合注意力机制与卷积展开技术：构建全局与局部协同的修复框架，通过卷积操作提取频域低秩子空间特征，利用注意力机制抑制稀疏噪声。
- 低秩卷积加权正则化：动态调整奇异值权重，增强对数据低秩结构的捕捉能力。
- 迭代优化策略：结合贝叶斯优化与交替方向乘子法（ADMM），实现变量与正则器的闭式更新，提升计算效率。
实验设计与关键结果
1. 多场景数据验证
研究选取三大代表性工业数据集：
- 中国仓鼠卵巢（CHO）细胞灌流生物反应器单克隆抗体生产数据：模拟生物制药过程中复杂的非均匀缺失模式。
- 多模式污水处理厂（WWTP）数据：反映工业流程中多变量动态耦合特性。
- 电缆图像数据集：验证图像类数据在缺失攻击下的修复性能。
2. 对比现有方法的优势
在随机缺失、块缺失等多种攻击模式下，AGLRCW 与核范数最小化（NNM）、低秩矩阵分解（LRMF）、傅里叶域低秩矩阵补全（FDLRMC）等先进方法对比显示：
- 高缺失率鲁棒性：当缺失率高达 70% 时，AGLRCW 的重建误差较传统方法降低 30%-50%，尤其在处理因传感器故障导致的长列缺失时，结构恢复更完整。
- 稀疏噪声抑制能力：注意力机制使模型能精准定位数据关键区域，在含突发噪声的场景中，全局异常值的误检率降低 45%。
- 非线性动态适应性：在模拟化学反应器温度突变等非线性场景时，AGLRCW 的时序相关性保留度提升 28%，显著优于依赖平稳性假设的插值方法。
结论与意义
AGLRCW 通过 “局部特征捕捉 - 全局噪声抑制” 的双重机制，成功破解了工业数据修复中低秩结构利用与稀疏噪声处理的协同难题。其创新点在于：
- 结构感知修复框架：将缺失数据估计转化为结构敏感问题，通过注意力机制强化对高层数据结构的保留，避免了传统方法对奇异值 “一视同仁” 的局限性。
- 频域卷积建模：利用离散傅里叶变换（DFT）将信号能量集中于低频成分的特性，结合卷积操作提取周期性或平滑的时序特征，提升了对复杂工业动态过程的建模能力。
- 计算效率优化：变量辅助展开策略与 ADMM 的结合，使模型在保证精度的同时，迭代收敛速度提升约 20%，更适用于实时工业场景。
这项研究为工业物联网（IIoT）中传感器网络的可靠性保障提供了关键技术支撑，尤其在生物制药、智能水务等对数据完整性要求苛刻的领域，AGLRCW 有望成为应对缺失数据攻击的标准工具之一。未来，随着工业数据复杂度的持续攀升，该方法在多模态数据融合、边缘计算设备上的轻量化部署等方向的延伸，或将进一步拓展其应用边界，为智能制造的 “数据基石” 筑牢防线。
