发明专利已授权

一种基于双模态超图神经网络的人造块矿质量预测系统

📄 申请号：CN202410465779.8 📄 发布日：2026/04/02

著录项目信息

申请日

2024-04-18

公开号

CN118095962B

公开日

2024-07-02

申请人

华北理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_0639

IPC 分类号

G06Q10_0639 , G06Q10_04 , G06Q50_04 , G06N3_042 , G06F18_23213 , G06N3_043 , G06V10_44 , G06V10_54 , G06V10_80 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法工业质量预测神经网络

应用场景

钢铁冶金, 人造块矿生产, 工业过程控制, 质量预测, 智能制造

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摘要

本发明公开一种基于双模态超图神经网络的人造块矿质量预测系统，属于质量预测技术领域。该系统涵盖双模态数据收集、质量标准建立、图像特征提取、超图学习与表征和双模态结果输出。首先，进行电镜扫描和烧结杯实验收集双模态数据。然后根据行业标准YB/T 421‑2014选择评价指标并用熵权法分为4级，再使用GLCM、ORB和Canny方法提取图像特征。超图学习通过超图构建、节点表示学习、顶点卷积和特征融合分析烧结生产中的高阶关系。超图表征通过任务层和特征传播优化算法训练模型判别人造块矿质量等级，最后得出准确度达90%的人造块矿质量预测结果。该系统可应用于优化配矿，使烧结原料具有良好的制粒和成矿性能，实现高产、优质、低耗的烧结生产。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：61 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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