发明专利已授权

基于图像和自编码生成网络的锅炉高温氧浓度预测方法

📄 申请号：CN202011429296.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-09

公开号

CN112700402B

公开日

2024-02-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06N3_0475 , G06N3_094 , G06N3_088 , G06N3_0455 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别软测量技术

应用场景

火力发电, 锅炉燃烧优化, 烟气排放监测, 能源管理, 工业过程控制

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摘要

基于图像和自编码生成网络的锅炉高温氧浓度预测方法，属于工业过程中锅炉高温氧浓度预测技术领域。它包括以下步骤：步骤1、获取熔炉火焰图像数据集；步骤2、熔炉火焰图像预处理及数据集划分；步骤3、建立生成对抗网络模型并训练：建立条件变分自编码器生成对抗网络；步骤4、构建新训练集并建立软测量模型。本发明利用条件自编码器生成对抗网络生成图像数据，组合了两者的优势；加入条件变量不仅引导模型的训练方向而且提高多类别问题下的生成效率；在原始训练图像较少的情况下生成与原始图像分布相同的数据；通过将原始图像与生成图像组成新的训练数据，来提升锅炉高温氧浓度的预测性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于Q学习的Baxter机械臂智能优化控制方法

当前第 / 件

一种基于绘画时序的笔划线条动态合并方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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