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龙图腾网获悉华院计算技术(上海)股份有限公司申请的专利连铸坯夹杂的工艺节点的确定方法、系统、设备和介质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：CN120235223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510712161.1，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权连铸坯夹杂的工艺节点的确定方法、系统、设备和介质是由包忞立;余炯设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本连铸坯夹杂的工艺节点的确定方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种连铸坯夹杂的工艺节点的确定方法、系统、设备和介质，该确定方法包括：获取连铸过程中若干坯料的样本数据；基于样本数据，得到决策树模型；基于预设标准对决策树模型进行修改；基于修改后的决策树模型，得到连铸坯夹杂对应的目标工艺节点。本公开通过连铸过程中若干坯料的样本数据得到决策树模型，进而根据预设标准对决策树模型进行修改，以根据修改后的决策树模型得到连铸坯夹杂对应的目标工艺节点，方便地将专家判定经验等预设标准与数据挖掘出的根因判定规则结合，实现了造成夹杂的根因定位，准确地识别出夹杂问题的根本原因，适用于数据量较大、问题复杂且需要结合钢铁生产行业背景的场景，具有较高的可信度。

本发明授权连铸坯夹杂的工艺节点的确定方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种连铸坯夹杂的工艺节点的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括： 获取连铸过程中若干坯料的样本数据； 其中，所述样本数据包括工艺数据及对应的夹杂状态数据，所述工艺数据包括若干初始工艺节点及对应的节点实际值； 基于所述样本数据，得到决策树模型； 其中，所述决策树模型包括叶子节点和非叶子节点，所述叶子节点包括所述夹杂状态数据，所述非叶子节点包括所述初始工艺节点及对应的节点阈值； 基于预设标准对所述决策树模型进行修改； 基于修改后的所述决策树模型，得到所述连铸坯夹杂对应的目标工艺节点； 所述基于修改后的所述决策树模型，得到所述连铸坯夹杂对应的目标工艺节点的步骤包括： 将修改后的所述决策树模型转换为贝叶斯网络； 其中，所述贝叶斯网络的节点与所述决策树模型的节点对应； 获取所述贝叶斯网络中所有节点对应的条件概率表； 其中，所述条件概率表包括所述贝叶斯网络中每个节点对应的条件概率； 基于所述条件概率表，从所述贝叶斯网络的初始路径中选取目标路径； 其中，所述初始路径为从所述贝叶斯网络的根节点到叶子节点的路径，所述叶子节点的夹杂状态数据为夹杂； 基于所述目标路径，得到所述连铸坯夹杂对应的所述目标工艺节点； 所述基于所述目标路径，得到所述连铸坯夹杂对应的目标工艺节点的步骤包括： 分别对所述目标路径中每个节点对应的节点判定条件进行修改； 其中，所述节点判定条件用于表征所述节点的所述初始工艺节点和对应的所述节点阈值之间的大小关系； 基于修改后的所述节点判定条件，分别得到每个所述节点对应的概率差距值； 其中，所述概率差距值为修改所述节点判定条件后所述目标路径对应的初始概率与修改所述节点判定条件前所述目标路径对应的初始概率之间的差距值； 基于所述概率差距值，从所述目标路径的所有节点中选取目标节点； 基于所述目标节点，得到所述连铸坯夹杂对应的所述目标工艺节点。

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