发明专利已授权

基于图神经网络的矿物浮选性能预测方法及系统

📄 申请号：CN202610520948.2 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2026-04-20

公开号

CN122066052B

公开日

2026-06-30

申请人

龙岩学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06F18_22 , G06N3_042 , G06Q10_30 , G06Q50_02 , B03D1_02 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络人工智能算法矿物加工

应用场景

矿物浮选, 选矿过程优化, 矿业智能化, 工业过程控制, 智能制造

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摘要

本发明涉及智能矿物处理技术领域，公开了基于图神经网络的矿物浮选性能预测方法及系统，包括：步骤1，获取多源浮选数据并按离散时刻对齐，得到标准化浮选输入样本；步骤2，构建包含多类节点及工艺边、时序边的动态异构浮选关系图；步骤3，建立关系守恒约束并筛选传播路径，得到约束传播图；步骤4，计算结构歧义指数并识别歧义样本对；步骤5，进行图神经网络消息传递，得到节点最终深度特征；步骤6，进行歧义分离并得到品位、回收率和综合性能预测值；步骤7，构建联合目标函数，得到预测模型并输出预测结果和歧义度量值。本发明实现了对矿物浮选过程复杂工艺关系的有效建模及浮选性能的高精度预测。

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

一种基于工业产品的溯源管理方法及系统

当前第 / 件

一种旋转机械振动测量装置

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

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