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龍圖騰網獲悉東華理工大學南昌校區申請的專利一種基于輕量化滑窗變換器的銅礦石分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120219862B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510698535.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于輕量化滑窗變換器的銅礦石分類方法是由何劍鋒;李衛東;夏菲;聶逢君;鐘國韻;汪雪元;刁帆;王文;黃永進;袁兆林;魏超;涂海燕;葉志翔設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于輕量化滑窗變換器的銅礦石分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于輕量化滑窗變換器的銅礦石分類方法，包括如下步驟：采集銅礦石的雙能X射線圖像并構建數據集；構建輕量化銅礦石分類模型，將銅礦石的雙能X射線圖像輸入至輕量化銅礦石分類模型中，對銅礦石進行分類；構建輕量化銅礦石分類模型的步驟為：構建改進滑窗變換器和輕量化滑窗變換器；將改進滑窗變換器和輕量化滑窗變換器分別作為教師模型和學生模型；對教師模型和學生模型進行知識蒸餾，得到輕量化銅礦石分類模型；本發明設計了一個輕量化銅礦石分類模型，通過將對比學習與知識蒸餾相結合，在提升了模型分類性能的同時減少了模型的參數量。

本發明授權一種基于輕量化滑窗變換器的銅礦石分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于輕量化滑窗變換器的銅礦石分類方法，其特征在于，包括如下步驟： 采集銅礦石的雙能X射線圖像并構建數據集；構建輕量化銅礦石分類模型，將銅礦石的雙能X射線圖像輸入至輕量化銅礦石分類模型中，對銅礦石進行分類； 其中，構建輕量化銅礦石分類模型的步驟為： 構建改進滑窗變換器和輕量化滑窗變換器； 將改進滑窗變換器和輕量化滑窗變換器分別作為教師模型和學生模型； 對教師模型和學生模型進行知識蒸餾，得到輕量化銅礦石分類模型； 改進滑窗變換器由依次連接的分塊模塊、兩個第一階段、兩個第二階段、第一EMA注意力模塊、六個第三階段、第二EMA注意力模塊、兩個第四階段和分類頭組成； 其中，輕量化滑窗變換器是在改進滑窗變換器的基礎上進行結構輕量化；將改進滑窗變換器的第一階段、第二階段、第三階段和第四階段的數量均設置為兩個，其次將改進滑窗變換器中的傳統卷積替換為深度可分離卷積；所述改進滑窗變換器中的傳統卷積包括混合塊模塊中的第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層和第四卷積層； 第一階段由依次連接的線性嵌入層和SwinTransformerBlock模塊組成；第二階段和第三階段的結構相同，均由依次連接的塊合并模塊和混合塊模塊組成；第四階段由依次連接的塊合并模塊和SwinTransformerBlock模塊組成； 混合塊模塊包括本地窗口注意力模塊、深度卷積模塊、前向網絡、第三EMA注意力模塊；混合塊模塊的處理流程為：先將塊合并模塊的輸出分割為查詢向量、鍵向量和值向量三個部分，再依次輸入本地窗口注意力模塊和深度卷積模塊中進行處理，將本地窗口注意力模塊和深度卷積模塊的輸出進行拼接后依次經過前向網絡和第三EMA注意力模塊，得到混合塊模塊的輸出；其中，本地窗口注意力模塊和深度卷積模塊之間雙向交互，雙向交互包括通道交互和空間交互； 通道交互的具體過程為：將深度卷積模塊的輸出依次經過全局平均池化層、第一卷積層、第一批歸一化層、第一GELU激活函數、第二卷積層和第一Sigmoid函數后與輸入本地窗口注意力模塊的值向量進行卷積操作，完成通道交互；空間交互的具體過程為：將本地窗口注意力模塊的輸出依次經第三卷積層、第二批歸一化層、第二GELU激活函數、第四卷積層和第二Sigmoid函數后與深度卷積模塊的輸出進行卷積操作，完成空間交互。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東華理工大學南昌校區，其通訊地址為：330000 江西省南昌市經濟技術開發區廣蘭大道418號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。