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龍圖騰網(wǎng)獲悉長沙礦冶研究院有限責(zé)任公司申請的專利用于鉛鋅礦浮選的智能加藥方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120133011B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510614660.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B03D1/14；該發(fā)明授權(quán)用于鉛鋅礦浮選的智能加藥方法及系統(tǒng)是由胡海浪;李然;劉石梅;夏星;朱思涵;王新穎設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于鉛鋅礦浮選的智能加藥方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開一種用于鉛鋅礦浮選的智能加藥方法及系統(tǒng)，以提高浮選工藝的效率、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益。方法包括：計算第一和第二跨模態(tài)特征，將第一和第二跨模態(tài)特征與氣泡圖像特征和元素品位特征通過殘差連接進(jìn)行融合后再處理得到多模態(tài)特征序列；將每個時間步的多模態(tài)特征序列輸入LSTM網(wǎng)絡(luò)得到對應(yīng)的LSTM隱藏狀態(tài)序列；再計算各個時間步的隱藏狀態(tài)序列在時間窗口內(nèi)的時間注意力權(quán)重，并根據(jù)時間注意力權(quán)重對相應(yīng)的LSTM隱藏狀態(tài)序列執(zhí)行加權(quán)求和后得到時間窗口內(nèi)的上下文向量；最后將加權(quán)求和后的上下文向量作為輸入共享給兩個檢測頭所對應(yīng)的全連接層以分別得到預(yù)測藥劑種類的概率分布和每種藥劑的劑量值。

本發(fā)明授權(quán)用于鉛鋅礦浮選的智能加藥方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于鉛鋅礦浮選的智能加藥方法，其特征在于，包括： 步驟S1、在鉛鋅礦浮選過程中，基于氣泡圖像提取氣泡圖像特征，同時通過在線分析儀實(shí)時采集工序中礦漿樣品的至少兩個金屬元素的品位數(shù)據(jù)以構(gòu)建元素品位特征； 步驟S2、分別計算氣泡圖像特征和元素品位特征基于注意力機(jī)制的查詢向量、鍵向量和值向量； 步驟S3、根據(jù)基于元素品位特征的鍵向量和值向量、以及基于氣泡圖像特征的查詢向量通過交叉注意力機(jī)制計算得出的第一跨模態(tài)特征，同時，根據(jù)基于氣泡圖像特征的鍵向量和值向量、以及基于元素品位特征的查詢向量通過交叉注意力機(jī)制計算得出的第二跨模態(tài)特征，將所述第一跨模態(tài)特征、所述第二跨模態(tài)特征與所述氣泡圖像特征和所述元素品位特征通過殘差連接進(jìn)行融合后，經(jīng)層歸一化處理得到最終的多模態(tài)特征序列； 步驟S4、在任一時間窗口中，將每個時間步的多模態(tài)特征序列輸入LSTM網(wǎng)絡(luò)以得到各個時間步所對應(yīng)的LSTM隱藏狀態(tài)序列； 步驟S5、計算各個時間步所對應(yīng)的隱藏狀態(tài)序列在時間窗口內(nèi)的時間注意力權(quán)重，并根據(jù)所述時間注意力權(quán)重對相應(yīng)的LSTM隱藏狀態(tài)序列執(zhí)行加權(quán)求和后得到時間窗口內(nèi)的上下文向量； 步驟S6、將加權(quán)求和后的上下文向量作為輸入共享給兩個檢測頭所對應(yīng)的全連接層以分別得到預(yù)測藥劑種類的概率分布和每種藥劑的劑量值。

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