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公开（公告）号CN122964772A | 申请号CN202611136998.7 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人昆明理工大学 |
分类号G06F18/2433(2023.01), G06F18/15(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06F18/22(2023.01), G06N5/045(2023.01) | 申请日2026-07-29 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601494473500005 | 源数据页码1746 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于深度学习的冶炼状态实时监测系统，涉及深度学习技术领域，包括：数据采集模块，得到标准化炉次冶炼过程数据；相位解析模块，生成工艺响应相位；轨迹演化模块，构建改进edRVFL模型，得到正常隐藏轨迹和无操作隐藏轨迹；响应表征模块，得到正常级联响应传递对和实际级联响应传递对；偏离门控模块，执行RuLSIF算法，得到选择性传递响应增量轨迹；炉况解耦模块，得到操作解耦炉况状态；传播诊断模块，输出异常定位与传播结果。本发明通过引入改进edRVFL模型和RuLSIF算法，实现了冶炼过程中正常工艺操作响应与异常炉况偏离的准确分离、实时识别及传播定位。
附图 1