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龙图腾网获悉江苏宏大特种钢机械厂有限公司申请的专利基于深度学习的连铸漏钢预报方法及系统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：CN119863173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411937175.5，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权基于深度学习的连铸漏钢预报方法及系统是由张本国;吴恒;朱强龙;朱文杰设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的连铸漏钢预报方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及冶金行业连铸检测技术领域，具体涉及基于深度学习的连铸漏钢预报方法及系统，该方法包括：获取多个样本；获取各样本中各热电偶的温度变化偏差；分析各样本中各热电偶的温度数据的分布范围与所述温度变化偏差，获取各样本中各热电偶的温度变化值；通过对比各样本中各热电偶与其余所有热电偶的温度分布，以及各热电偶与其位置上相邻热电偶之间的温度差异，获取各样本中各热电偶的空间分布差异；获取各样本的适应度；通过所述适应度对所有样本分配标签，通过分配标签后的样本训练神经网络，得到漏钢预报模型。本申请提高了对粘结漏钢样本和正常样本的区分精度，进而提高了漏钢预报模型的预报精度。

本发明授权基于深度学习的连铸漏钢预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的连铸漏钢预报方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取多个样本，各样本中均包含所有热电偶在各预设时间段内的温度数据； 通过对比各样本中各热电偶与所有样本中所有热电偶的温度数据的变化情况，获取各样本中各热电偶的温度变化偏差； 将各样本中各热电偶的所有温度数据按照时序排列，组成各温度序列，获取各温度序列中所有温度数据的拟合曲线；分析各样本中各热电偶的温度数据的分布范围与所述温度变化偏差，获取各样本中各热电偶的温度变化值； 计算各样本中各热电偶的空间分布差异，表达式为：式中，Zj,i表示第j个样本中第i支热电偶的空间分布差异；norm表示归一化函数；计算第j个样本中各排热电偶在各采集时刻下的温度数据均值，将第j个样本中第i支热电偶所在排与其上一排之间所述温度数据均值的差异，记为温度值差异，tj,i表示第j个样本中第i支热电偶在所有采集时刻的所述温度值差异之和；获取各热电偶的所述拟合曲线的驻点，将第j个样本中所有热电偶的所述驻点的出现时刻，按照时序排列组成时间序列，将所述时间序列中任意两个相邻时刻的时间间隔，组成时间差序列，ΔTavg表示所述时间差序列的一阶差分序列中所有值之和；α表示预设大于0的数值； 计算各样本中各热电偶的温度变化值与空间分布差异的融合结果； 将各样本中所有热电偶的所述融合结果的和值作为各样本的适应度； 使用遗传算法，依据计算的适应度选择最优初始聚类中心，结合聚类算法，对所有样本进行聚类，通过聚类结果分配样本标签；构建GA-Kmeans-Transformer-BiLSTM模型，并通过分配标签后的样本训练所述模型，得到漏钢预报模型。

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