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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种前向工序引导的钢铁厚板板形质量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：CN118917454B 。

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：202410852764.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种前向工序引导的钢铁厚板板形质量预测方法及装置是由丁进良;冯敏;陆军设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种前向工序引导的钢铁厚板板形质量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种前向工序引导的钢铁厚板板形质量预测方法及装置，属于复杂工业过程智能建模技术领域，所述预测方法，包括：获取厚板生产全流程多源异构数据；对所述厚板生产全流程多源异构数据进行预处理；按照不同的工序对预处理后的厚板生产全流程多源异构数据进行特征提取，得到不同工序对应的特征；将不同工序对应的特征输入预训练的协同注意力机制模型中，得到融合特征；将所述融合特征输入到预训练的预测模型中，得到钢铁厚板板形质量预测结果。采用协同注意力机制对提取的三个工序特征进行融合，充分考虑了各个工序之间的联系，提高了厚板板形质量预测的准确度。

本发明授权一种前向工序引导的钢铁厚板板形质量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种前向工序引导的钢铁厚板板形质量预测方法，其特征在于，包括： 获取厚板生产全流程多源异构数据； 对所述厚板生产全流程多源异构数据进行预处理； 按照不同的工序对预处理后的厚板生产全流程多源异构数据进行特征提取，得到不同工序对应的特征； 将不同工序对应的特征输入预训练的协同注意力机制模型中，得到融合特征； 将所述融合特征输入到预训练的预测模型中，得到钢铁厚板板形质量预测结果； 所述不同工序包括：加热工序、轧制工序以及冷却工序； 所述预训练的协同注意力机制模型，包括： 第一协同注意力层以及第二协同注意力层；所述第一协同注意力层包括：第一查询向量、第一键向量以及第一值向量；所述第二协同注意力层包括：第二查询向量、第二键向量以及第二值向量；利用加热工序的特征叠加在第一查询向量中作为第一协同注意力层的输入，利用轧制工序的特征分别叠加在第一键向量以及第一值向量中，作为第一协同注意力层的注意力权重，将第一协同注意力层的输出叠加在第二查询向量中，作为第二协同注意力层的输入，将冷却工序分别叠加在第二键向量以及第二值向量中，作为第二协同注意力层的注意力权重，以第二协同注意力层的输出作为融合特征。

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