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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種充填場(chǎng)景下的深錐濃密機(jī)狀態(tài)分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115424065B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211058369.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種充填場(chǎng)景下的深錐濃密機(jī)狀態(tài)分類方法是由班曉娟;喬浩然;李瀟睿;袁兆麟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種充填場(chǎng)景下的深錐濃密機(jī)狀態(tài)分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種充填場(chǎng)景下的深錐濃密機(jī)狀態(tài)分類方法，包括：獲取濃密機(jī)系統(tǒng)在不同工作狀態(tài)下的歷史工作參數(shù)；其中，歷史工作參數(shù)包括：無工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)和有工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)；基于對(duì)比學(xué)習(xí)，構(gòu)建濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并利用無工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練；構(gòu)建濃密機(jī)狀態(tài)分類器，將有工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)輸入訓(xùn)練好的濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，得到相應(yīng)的特征表示，利用得到的特征表示對(duì)濃密機(jī)狀態(tài)分類器進(jìn)行訓(xùn)練；獲取待分類濃密機(jī)的工作參數(shù)，對(duì)待分類濃密機(jī)的當(dāng)前工作狀態(tài)進(jìn)行分類。本發(fā)明利用對(duì)比學(xué)習(xí)可以在僅需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下對(duì)濃密機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練并得到準(zhǔn)確的分類結(jié)果，可對(duì)濃密機(jī)實(shí)時(shí)工作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)和報(bào)警。

本發(fā)明授權(quán)一種充填場(chǎng)景下的深錐濃密機(jī)狀態(tài)分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種充填場(chǎng)景下的深錐濃密機(jī)狀態(tài)分類方法，其特征在于，包括： 獲取濃密機(jī)系統(tǒng)在不同工作狀態(tài)下的歷史工作參數(shù)；其中，所述歷史工作參數(shù)包括：無工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)和有工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)； 基于對(duì)比學(xué)習(xí)，構(gòu)建濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并利用無工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)對(duì)所述濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)； 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建濃密機(jī)狀態(tài)分類器，將有工作狀態(tài)標(biāo)注的工作參數(shù)輸入訓(xùn)練好的濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，得到相應(yīng)的特征表示，利用得到的特征表示對(duì)所述濃密機(jī)狀態(tài)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的濃密機(jī)狀態(tài)分類器； 獲取待分類濃密機(jī)的工作參數(shù)，利用訓(xùn)練好的濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取待分類濃密機(jī)的工作參數(shù)的特征表示，然后將提取到的特征表示送入訓(xùn)練好的濃密機(jī)狀態(tài)分類器，對(duì)待分類濃密機(jī)的當(dāng)前工作狀態(tài)進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果； 所述獲取濃密機(jī)系統(tǒng)在不同工作狀態(tài)下的歷史工作參數(shù)，包括： 采集濃密機(jī)系統(tǒng)在歷史工作過程中，不同工作狀態(tài)下的原始工作參數(shù)；其中，所述工作狀態(tài)包括：充填狀態(tài)、排尾狀態(tài)以及靜置狀態(tài)；所述工作參數(shù)包括：進(jìn)出料流量、進(jìn)出料濃度以及泥層壓力； 采用線性插值的方式，將采集到的所述原始工作參數(shù)轉(zhuǎn)換為均勻時(shí)間序列，得到濃密機(jī)系統(tǒng)在不同工作狀態(tài)下的歷史工作參數(shù)； 所述濃密機(jī)表示學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)包括：序列編碼器模塊、趨勢(shì)特征提取模塊和周期特征提取模塊；其中， 所述序列編碼器模塊用于對(duì)輸入的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，以獲得涵蓋更多語義信息的高維特征表示； 所述趨勢(shì)特征提取模塊用于提取所述序列編碼器模塊輸出的高維特征表示的趨勢(shì)性特征，即序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期變化特征； 所述周期特征提取模塊用于提取所述序列編碼器模塊輸出的高維特征表示的周期性特征，即序列數(shù)據(jù)的周期波動(dòng)的變化特征； 所述序列編碼器模塊為時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)；輸入的序列數(shù)據(jù)先經(jīng)過一層線性層進(jìn)行擴(kuò)維，然后經(jīng)過一個(gè)多層的時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)將原始序列編碼為高維特征表示； 所述趨勢(shì)特征提取模塊使用具有不同窗口大小的混合自回歸過濾器進(jìn)行趨勢(shì)性特征提取；其中，每個(gè)自回歸過濾器都是一個(gè)因果卷積網(wǎng)絡(luò)，通過一維因果卷積的方式進(jìn)行自回歸過濾，卷積核大小即為自回歸窗口大小，通過對(duì)所有自回歸過濾器的結(jié)果進(jìn)行均值池化，得到序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性特征提取結(jié)果； 所述周期特征提取模塊使用快速傅里葉變換將序列從時(shí)域轉(zhuǎn)換至頻域，再通過線性變換層提取頻域特征，最終使用傅里葉逆變換將頻域特征轉(zhuǎn)回時(shí)域。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京科技大學(xué)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。