Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 恭喜北京科技大学信自成获国家专利权

恭喜北京科技大学信自成获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利基于LF精炼工艺的AI模型训练方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119669992B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510198064.5,技术领域涉及:G06F18/2433;该发明授权基于LF精炼工艺的AI模型训练方法及系统是由信自成设计研发完成,并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

基于LF精炼工艺的AI模型训练方法及系统在说明书摘要公布了:本申请提供一种基于LF精炼工艺的AI模型训练方法及系统,AI模型含LF精炼工艺异常诊断网络,该LF精炼工艺异常诊断网络由顺序链接的x个图卷积构建单元(x≥2)和y个图卷积还原单元(y≥3)组成,各单元包含顺序链接的启发式搜索功能层和图卷积功能层。方法先获取含过程参数、原材料特性及设备状态数据的模板精炼工艺监控数据,经图卷积构建单元进行特征处理、图卷积还原单元进行图卷积还原,基于图卷积还原结果估计模板异常诊断结果,再根据标注异常诊断结果与模板异常诊断结果的损失函数值,训练网络神经元权重信息。本方法能有效处理复杂数据,提升LF精炼工艺异常诊断的准确性。

本发明授权基于LF精炼工艺的AI模型训练方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于LF精炼工艺的AI模型训练方法,其特征在于,所述AI模型包括LF精炼工艺异常诊断网络,所述LF精炼工艺异常诊断网络包括顺序链接的x个图卷积构建单元和顺序链接的y个图卷积还原单元,每个所述图卷积构建单元和每个所述图卷积还原单元包括顺序链接的启发式搜索功能层和图卷积功能层,x为不小于2的正整数,y为不小于3的正整数,所述方法包括:获取模板精炼工艺监控数据,其中,所述模板精炼工艺监控数据包括过程参数数据、原材料特性数据以及设备状态数据;将所述模板精炼工艺监控数据加载至所述x个图卷积构建单元,利用所述x个图卷积构建单元中的每个所述图卷积构建单元分别进行特征处理,生成所述x个图卷积构建单元提取到的图卷积构建结果;其中,每个所述图卷积构建单元用于分别利用所述启发式搜索功能层和所述图卷积功能层进行特征处理,以及利用所述启发式搜索功能层的前向接入节点和后向导出节点的补充链路,对所述图卷积构建单元的图卷积编码结果进行处理;将所述图卷积构建结果加载至所述y个图卷积还原单元,利用所述y个图卷积还原单元中的每个所述图卷积还原单元分别进行图卷积还原,生成所述y个图卷积还原单元输出的图卷积还原结果;其中,每个所述图卷积还原单元用于分别利用所述启发式搜索功能层和所述图卷积功能层进行图卷积还原,以及利用所述补充链路对所述图卷积还原单元的图卷积还原结果进行处理;基于所述图卷积还原结果估计所述模板精炼工艺监控数据的模板异常诊断结果;基于所述模板精炼工艺监控数据的标注异常诊断结果与所述模板异常诊断结果的损失函数值,训练所述LF精炼工艺异常诊断网络的神经元权重信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京科技大学,其通讯地址为:100083 北京市海淀区学院路30号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。