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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種融合知識與數據的燒結礦轉鼓強度智能檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116629310B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310640950.X，技術領域涉及：G06N3/042；該發明授權一種融合知識與數據的燒結礦轉鼓強度智能檢測方法是由嚴鋒;楊春節設計研發完成，并于2023-06-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合知識與數據的燒結礦轉鼓強度智能檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合知識與數據的燒結礦轉鼓強度智能檢測方法，屬于工業過程軟測量建模領域。本發明利用門控時空卷積模塊分別從知識和數據角度提取燒結過程的時空特征，并采用局部保持投影方法對這兩類特征進行融合，實現知識與數據協同驅動的轉鼓強度智能檢測。首先，利用專家知識和高斯核距離公式分別構建基于知識和數據的鄰接矩陣。然后，利用門控思想將圖卷積和時間卷積進行融合，搭建門控時空卷積模塊；接著，構建一個雙分支網絡，分別提取基于知識特征和基于數據的特征。最后，利用局部保持投影方法融合這兩類特征，并輸給一個全連接層，實現轉鼓強度的智能檢測。在某燒結廠中搜集燒結礦轉鼓強度的數據，驗證了該方法的有效性和可行性。

本發明授權一種融合知識與數據的燒結礦轉鼓強度智能檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合知識與數據的燒結礦轉鼓強度智能檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 1選擇與燒結礦轉鼓強度相關的輔助變量，采用滑窗方法進行時間片段的提取，構建基于知識的鄰接矩陣和基于數據的鄰接矩陣； 所述的步驟1）中，基于知識的鄰接矩陣構建方法如下：首先選擇與燒結礦轉鼓強度相關的m個輔助變量，任意時刻的輔助變量時間序列表示為；然后采用滑窗方法進行時間片段的提取，前個時間步長的輸入序列表示為，其中代表時間序列的長度；假設和分別表示第i個和第j個輔助變量的時間序列，i,j=1,2,3,…,m，和代表第i和第j個變量的信息熵，代表兩個變量之間的分布距離，那么代表兩個輔助變量之間的吸引力，具體公式如下： （1） （2） （3） （4） 其中，代表第i個變量的概率密度分布，代表一個調節因子，用于控制兩個變量吸引力的大小，是一個超參數，表示先驗知識指導下的兩個變量之間的相關性大小；表示兩個變量在希爾伯特空間中的最大均值之間的距離，具體計算公式如下： （5） 其中，n代表樣本個數，代表高斯核映射函數；那么，最終的基于知識的鄰接矩陣表示為： （6） 其中，是一個閾值； 同樣的，采用高斯核距離公式計算出基于數據的鄰接矩陣，具體如下： （7） 其中，表示兩個變量之間的歐式距離大小，是高斯核超參數； 2）構建門控時空卷積模塊，用于提取數據中的時空特征；所述門控時空卷積模塊包括圖卷積、時間卷積和門控融合三個組件，利用門控思想對圖卷積和時間卷積進行融合； 3）利用門控時空卷積模塊構造雙分支網絡，該雙分支網絡的輸入分別是基于知識的鄰接矩陣和基于數據的鄰接矩陣，用來提取基于知識的特征和基于數據的特征； 4）采用局部保持投影方法對這兩類特征進行融合，并將融合后的特征輸給一個全連接層，構建轉鼓強度智能檢測模型； 5）利用燒結廠的真實數據對該智能檢測模型進行訓練，并將已訓練的模型部署到實際工業現場，實現轉鼓強度的智能檢測。

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