中南大学周晓君获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多分支强化学习特征选择的泡沫浮选工况识别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：CN119850991B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510062207.X，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于多分支强化学习特征选择的泡沫浮选工况识别方法是由周晓君;杜洋伊;阳春华设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多分支强化学习特征选择的泡沫浮选工况识别方法在说明书摘要公布了：本申请适用于数据识别技术领域，提供了一种基于多分支强化学习特征选择的泡沫浮选工况识别方法，包括：从多个不同工况的泡沫浮选过程的泡沫图像中提取多个泡沫图像特征；基于最大信息系数指标对多个泡沫图像特征进行聚类，得到多个特征簇；构建多分支神经网络，并基于多个泡沫图像特征对多分支神经网络进行强化学习，得到最优特征子集；多分支神经网络包括共享模块和多个分支模块；基于最优特征子集对需进行工况识别的目标泡沫浮选过程的工况进行识别。本申请能提升泡沫浮选工况识别效果。
本发明授权基于多分支强化学习特征选择的泡沫浮选工况识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支强化学习特征选择的泡沫浮选工况识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，分别针对多个不同工况的泡沫浮选过程中的每个泡沫浮选过程，从所述泡沫浮选过程的泡沫图像中提取多个泡沫图像特征； 步骤2，基于最大信息系数指标对所述多个泡沫图像特征进行聚类，得到多个特征簇； 步骤3，构建多分支神经网络，并基于所述多个泡沫图像特征对所述多分支神经网络进行强化学习，得到最优特征子集；所述最优特征子集包括所述多个泡沫图像特征中的至少部分；所述多分支神经网络包括共享模块和多个分支模块，所述多个分支模块与所述多个特征簇一一对应，所述共享模块用于对输入所述多分支神经网络的环境状态进行计算并输出隐含表示，所述环境状态为一特征子集的二进制编码，所述分支模块用于对所述共享模块输出的隐含表示进行处理并输出动作空间中每个动作的价值，分支模块对应的特征簇中每个泡沫图像特征以及一个空动作均为分支模块的动作空间中的一个动作； 步骤4，基于所述最优特征子集对需进行工况识别的目标泡沫浮选过程的工况进行识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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