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本发明涉及一种生物质热电联产系统燃烧状态的识别方法，定义生物质热电联产系统的燃烧状态，获取不同燃烧状态下的生物质热电联产系统数据，基于知识和最大互信息系数方法选择输入变量，基于选择的输入变量对获取的数据进行降维处理；以改进的生成对抗网络模型对数据量不平衡的燃烧状态数据进行数据增强，以生成数据评价指标体系对数据增强后的数据进行评估，合格的数据进入最终生成的数据集，否则删除；重复直至生成预设量的数据；基于卷积神经网络建立燃烧状态识别模型，识别生物质热电联产系统的燃烧状态。本发明设计简单、容易理解、实用性强、实用性广，识别准确率高、模型的泛化性能和鲁棒性能较好，具有较强的可解释性。

本方案提供了一种基于双模态的回转窑燃烧状态识别模型的构建及应用方法，该回转窑燃烧状态识别模型以回转窑燃烧图像和对应的分割结果作为双模态输入，在Swin Transformer的多头自注意力计算的每个滑动窗口内计算区域面积指数和区域亮度指数，并将区域面积指数和区域亮度指数动态融合为区域权重，利用区域权重调整当前滑动窗口多头自注意力计算。本方案的区域自适应注意力计算可使得模型在自适应地分配注意力时，能够更加灵活地关注燃烧状态中重要的特征区域，以提高回转窑燃烧状态识别模型对回转窑复杂的燃烧状态的识别。