郭小萍教授团队在工业过程软测量技术领域取得重要研究进展，其研究成果<Adaptive deep fusion neural network based soft sensor for industrial process>在国际权威期刊<JOURNAL OF CHEMOMETRICS>发表。该研究提出了一种创新的自适应深度融合神经网络架构，为解决复杂工业过程中关键变量难以实时测量的难题提供了突破性解决方案。

在石油化工、冶金制药等复杂工业过程中，存在着大量难以通过物理传感器直接检测的关键质量变量。郭小萍教授团队针对这一行业痛点，创新性地提出了自适应深度融合神经网络（ADFNN）架构，该架构通过深度融合过程数据和领域知识，实现了对关键变量的高精度实时推断。

该研究的主要创新包括：（1）提出了多源数据自适应融合机制，有效整合了过程变量、频谱特征和工况信息等多模态数据；（2）设计了深度特征交互网络，通过跨层连接和注意力机制实现了深层特征的自动提取与融合；（3）开发了动态模型更新策略，能够根据工况变化自适应调整网络参数，显著提升了模型的泛化能力和鲁棒性。