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龙图腾网获悉上海重衡冶金工程技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与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：CN120492910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510710363.2，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与优化方法是由王甲文设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与优化方法，包括实时采集废气净化系统运行过程中的废气成分浓度、温度、压力、流量及反应时间数据并构建初始多维数据样本集；对初始多维数据样本集进行自适应预处理获得标准化输入数据集；将标准化输入数据集输入神经算子模型实时动态建模获得状态实时预测特征；基于预测特征利用改进型FOX优化算法实时协同寻优获得初步优化控制参数；实施自反馈强化优化策略动态迭代优化获得最优控制参数集并实时反馈闭环调控。本发明实现废气净化系统的高效精准优化控制，显著提升废气净化效率及稳定性，动态适应复杂生产工况。

本发明授权一种基于人工智能的冶金废气净化系统预测与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经算子结合改进型FOX优化算法的冶金废气净化系统预测与优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、实时采集冶金废气净化系统运行过程中废气成分浓度、温度、压力、流量及反应时间数据，建立初始多维数据样本集； S2、对所述初始多维数据样本集进行自适应预处理，包括数据异常剔除、数据去噪、数据融合与多尺度特征提取，获得标准化输入数据集； S3、将所述标准化输入数据集输入神经算子模型进行实时多尺度动态建模，获得冶金废气系统状态实时预测特征； S4、利用改进型FOX优化算法，以所述实时预测特征为输入，结合自适应动态搜索策略实时执行多参数协同寻优，得到废气净化系统初步优化控制参数； S5、对所述初步优化控制参数实施自反馈强化优化策略，进行实时动态迭代优化，获得最优控制参数集； S6、将所述最优控制参数集实时反馈至冶金废气净化系统，并控制冶金废气净化系统依据所述最优控制参数集进行闭环调控； 所述改进型FOX优化算法具体包括： 算法初始化步骤，设定种群规模为，每个个体对应一组废气净化控制参数，其中温度范围为，压力范围为，流量范围为，反应时间范围为； 自适应动态搜索步骤，通过计算种群适应度值，以废气净化效率和经济成本综合指标为目标，依据当前种群适应度方差动态调整搜索范围与步长； 莱维飞行搜索步骤，执行随机游走搜索，随机飞行步长服从参数范围为的莱维分布； 高斯扰动局部搜索步骤，在局部搜索阶段对个体实施标准差为当前参数值的高斯扰动； 全局与局部搜索切换步骤，通过概率机制进行搜索模式切换，初始切换概率设定为，随迭代次数线性递减； 精英保留与迭代更新步骤，每次迭代后保留适应度排名前的个体，更新种群至下一代； 收敛判定步骤，当连续次迭代过程中全局最优个体适应度值变化小于时，输出最优控制参数。

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