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！

龙图腾网获悉河北工业大学;天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司;东北大学;敬业钢铁有限公司申请的专利一种转炉配料数据生成及优化方法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：CN120340716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510820144.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种转炉配料数据生成及优化方法是由刘晶;丁进良;季海鹏;孙亮亮;贺锦峰;董永峰;杨乐言;庞艺博;杨蕊设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转炉配料数据生成及优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种转炉配料数据生成及优化方法，包括：获取转炉配料过程的原始工业数据集，对原始工业数据集进行预处理，将预处理后的训练数据输入编码器，生成潜在变量分布的均值向量和方差向量，通过KL散度损失约束潜在变量分布与标准高斯分布的相似度；将所述潜在变量与随机噪声向量输入生成器生成模拟样本，通过判别器对真实样本与生成样本进行区分；引入强制判别器模块，将判别结果转化为额外损失项；对缺失配料参数进行数据生成，输出符合工艺约束的完整配料数据集，构建成本目标函数、质量目标函数和资源消耗目标函数，并构建目标成品的化学元素成分含量的约束条件，对转炉配料数据进行优化，生成优化后的转炉配料数据。

本发明授权一种转炉配料数据生成及优化方法在权利要求书中公布了：1.一种转炉配料数据生成及优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取转炉配料过程的原始工业数据集，对原始工业数据集进行预处理得到预处理后的训练数据，原始工业数据集包含多维传感器数据及对应缺失的配料质量参数； 步骤S2：将预处理后的训练数据输入编码器，生成潜在变量分布的均值向量和方差向量，通过KL散度损失约束潜在变量分布与标准高斯分布的相似度； 步骤S3：将潜在变量与随机噪声向量输入生成器生成模拟样本，通过判别器对真实样本与生成样本进行区分；引入强制判别器模块，强制判别器基于转炉冶金工艺知识库定义的先验约束条件对生成样本进行合规性判别，将判别结果转化为额外损失项； 步骤S4：构建损失函数，包括生成对抗损失、KL散度损失、强制判别器的额外损失及重构损失，通过反向传播联合优化生成器与判别器参数，训练生成模型； 步骤S5：使用步骤S4中训练完成的模型对缺失配料参数进行数据生成，输出符合工艺约束的完整配料数据集； 步骤S6：构建成本目标函数、质量目标函数和资源消耗目标函数，并构建目标成品的化学元素成分含量的约束条件，采用改进的TD3算法进行求解，改进的TD3算法通过引入目标函数权重调整、相似性经验回放和噪声调整模块，对转炉配料数据进行优化，生成优化后的转炉配料数据。

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河北工业大学;天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司;东北大学;敬业钢铁有限公司，其通讯地址为：300401 天津市北辰区双口镇西平道5340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”。