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龙图腾网获悉鞍钢集团矿业有限公司申请的专利一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置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：CN114492933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202111600204.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置是由刘太合;宋军;苑庆波;杨晓峰;肖成勇;董振海;胡健;王宇设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明的目的是为了研究可以全流程的定量评价铁矿石的可选性、指导配矿生产的铁矿石可选性评价模型，提供一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置。该方法采用改进的多任务学习MMoE算法，矿石基因指数作为整体目标，细分为矿石时间指数目标、矿石数量指数目标和矿石位置指数目标。构建矿石物料基因可选性预测模型，有效跟踪和预测矿石物料在各个生产工序中的变化，更有效指导配矿和选矿操作，合理组织选矿生产，在稳定精矿品位的基础上降低尾矿品位，同时提高设备效率、降低能耗，创造经济效益。

本发明授权一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1）采集矿石物料基因数据，对数据进行标注； 所述采集矿石物料基因数据，包括：地质勘探检测、穿孔、爆破、爆堆检测、汽运粒度、粗破、中细破、磨磁、浮选环节的相关数据采集； 2）矿石基因指数计算； 矿石基因指数模型表示为如下非线性函数: ； 式中，M为矿石基因指数，f为非线性函数，为矿石的性质、时间、数量、位置参数； 3）训练数据特征挖掘； 4）利用标注后的数据和特征构建矿石基因指数预测需要的样本集并建立基于改进的多任务学习矿石基因指数预测模型； 其中，基于改进的多任务学习矿石基因指数预测模型的结构包括： 4.1）第一层是输入层，接收矿石底层初始特征； 4.2）第二层是从原始数据中提取的特征层，表征矿石的信息； 4.3）第三层是专家网络层，使用全连接神经网络构建数个不同的专家，每个专家对于最终的任务预测从不同领域视角起到作用；另外，对专家网络设计了门控网络，给每个专家乘以不同的权重，门控网络权重随着模型的训练不断更新； 4.4）第四层是构建Tower层，Tower个数与任务个数相对应； 4.5）最后一层是输出层，不同的任务输出不同的预测分数，乘以各自的任务权重系数，计算最后的总预估分数； 4.6）模型训练的标签是历史数据中记录的矿石时间指数标签，矿石数量指数标签和矿石位置指数标签； 5）使用训练好的模型对矿石生产数据进行基因指数预测，使模型不断迭代优化。

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