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龙图腾网获悉中南大学;景德镇学院;贵阳铝镁设计研究院有限公司申请的专利一种基于IGWO-DBN算法的氧化铝浓度软测量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：CN119694440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411757418.7，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于IGWO-DBN算法的氧化铝浓度软测量方法是由李健珩;陈志文;钟小婷;唐志;刘波;李香泉;崔家瑞;黄若愚;谭善伟设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IGWO-DBN算法的氧化铝浓度软测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及氧化铝浓度测量技术领域，尤其涉及一种基于IGWO‑DBN算法的氧化铝浓度软测量方法。步骤如下：S1：根据深度置信网络构建软测量模型进行预测；S2：通过改进灰狼算法对深度置信网络的隐藏层节点个数、反向微调学习率和反向迭代次数这三个网络参数进行优化。本发明提供的一种基于IGWO‑DBN算法的氧化铝浓度软测量方法，能够有效地学习氧化铝浓度与其相关输入条件之间的关系，实现对氧化铝浓度的准确预测，并通过使用近期电解铝工业生产数据训练算法模型，实现一次训练多次预测氧化铝浓度的效果，有效降低工业生产成本。

本发明授权一种基于IGWO-DBN算法的氧化铝浓度软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IGWO-DBN算法的氧化铝浓度软测量方法，其特征在于，步骤如下： S1：根据深度置信网络构建软测量模型进行预测； S2：通过改进灰狼算法对深度置信网络的隐藏层节点个数、反向微调学习率和反向迭代次数这三个网络参数进行优化； 在进行氧化铝浓度预测之前，对输入数据进行标准化处理，步骤如下： S1：在构建软测量预测算法模型之前，对原始数据进行预处理； S2：对氧化铝浓度值的前五个时刻数据进行EMD分解，得到IMF和趋势项； S3：从前五个时刻的每个IMF中提取特征，并将这些特征以及趋势项的特征组合成一个特征向量，用作预测模型的输入； S4：将特征向量和原始的预测输入物理量合并，实现氧化铝浓度预测8维输入1维输出； 将特征向量和原始的预测输入物理量合并，步骤如下： 1将提取的相关特征Fk组合成特征向量ft，则前一个时刻的特征向量ft-1，表达式如下： ft-1＝|F1t-1，F2t-1，…，Fkt-1，FREst-1|； 其中，t-1表示前一个时刻； 2将前五个时刻的特征向量和氧化铝浓度预测的原始物理量两级电压Vt、阳极导杆电流It、极距Rt合并，得到合并输入向量Xt，表达式如下： Xt＝|Vt，It，Rt，ft-5，ft-4，ft-3，ft-2，ft-1|； 其中，ft-5、ft-4、ft-3、ft-2、ft-1为前五个时刻的特征向量； 3使用合并输入向量Xt作为输入数据训练DBN模型来预测氧化铝浓度，表达式如下： S2步骤中，对深度置信网络的隐藏层节点个数、反向微调学习率和反向迭代次数这三个网络参数进行优化，步骤如下： A.初始阶段随机初始化隐藏层节点个数H，反向微调学习率α，和反向迭代次数β； B.运动阶段对于每个灰狼个体ω，学习邻居和随机个体经验，对其每个维度d计算加权平均值； C.选择和更新阶段选取当前最优解X*，比较新个体和当前最优解的适应度值； A步骤中，完成N只灰狼个体在预设的搜索空间内随机分布，表达式如下： Xij＝lj+randj[0，1]*uj-lj，i∈[1，N]，j∈[1，D]； 其中，lj、uj分别是每只灰狼个体i在第j维度上的搜索空间下界和上界；randj[0,1]是在区间[0,1]内的一个随机数，用于第j维度上灰狼个体的随机分布； B步骤中，运动阶段对于每个灰狼个体ω，学习邻居和随机个体经验，对其每个维度d计算加权平均值，表达式如下： 其中，是对个体ω的邻居nj进行求和,wn是邻居nj的权重,wr是个体r的权重；randomP是种群P中随机选择个体集合；是表示在第i次迭代时邻居nj在第d维度上的位置或状态，是表示在第i次迭代时个体ω在第d维度上的位置或状态，是表示在第i次迭代时随机个体r在第d维度上的位置或状态；是个体ω在第i+1次迭代时在维度d上的新位置；fitnessnj、fitnessr、fitnessω分别是邻居个体nj、参考个体r和个体ω的适应度值； C步骤中，选择和更新阶段选取当前最优解X*，比较新个体和当前最优解的适应度值，表达式如下： fXω，i+1fX*； 若新个体的适应度值小于当前最优解的适应度值，则更新当前最优解。

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