公开(公告)号：CN118095962B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410465779.8

申请日：2024-04-18

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 周元 ,  周树勋 ,  于复兴 ,  张钦禹 ,  董琦 ,  李锦祥 ,  张丽艳 ,  李一帆 ,  杨爱民

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/042 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/043 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种基于双模态超图神经网络的人造块矿质量预测系统，属于质量预测技术领域。该系统涵盖双模态数据收集、质量标准建立、图像特征提取、超图学习与表征和双模态结果输出。首先，进行电镜扫描和烧结杯实验收集双模态数据。然后根据行业标准YB/T 421‑2014选择评价指标并用熵权法分为4级，再使用GLCM、ORB和Canny方法提取图像特征。超图学习通过超图构建、节点表示学习、顶点卷积和特征融合分析烧结生产中的高阶关系。超图表征通过任务层和特征传播优化算法训练模型判别人造块矿质量等级，最后得出准确度达90%的人造块矿质量预测结果。该系统可应用于优化配矿，使烧结原料具有良好的制粒和成矿性能，实现高产、优质、低耗的烧结生产。

公开(公告)号：CN118095962A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410465779.8

申请日：2024-04-18

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 周元 ,  周树勋 ,  于复兴 ,  张钦禹 ,  董琦 ,  李锦祥 ,  张丽艳 ,  李一帆 ,  杨爱民

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/042 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/043 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种基于双模态超图神经网络的人造块矿质量预测系统，属于质量预测技术领域。该系统涵盖双模态数据收集、质量标准建立、图像特征提取、超图学习与表征和双模态结果输出。首先，进行电镜扫描和烧结杯实验收集双模态数据。然后根据行业标准YB/T 421‑2014选择评价指标并用熵权法分为4级，再使用GLCM、ORB和Canny方法提取图像特征。超图学习通过超图构建、节点表示学习、顶点卷积和特征融合分析烧结生产中的高阶关系。超图表征通过任务层和特征传播优化算法训练模型判别人造块矿质量等级，最后得出准确度达90%的人造块矿质量预测结果。该系统可应用于优化配矿，使烧结原料具有良好的制粒和成矿性能，实现高产、优质、低耗的烧结生产。