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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种烧结矿FeO含量跨域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：CN120953706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511140117.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种烧结矿FeO含量跨域识别方法是由周平;洪宇设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烧结矿FeO含量跨域识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种烧结矿FeO含量跨域识别方法，包括：采集不同工况下的烧结机尾横截面图像，将图像样本划分为源域数据集和目标域数据集；通过补丁嵌入模块将源域和目标域图像转换为Token序列，并以线性插值方式在同一空间位置对源域Token和目标域Token进行混合，得到中间域Token序列；在特征提取器内设置局部域适应模块，对源域Token、目标域Token及中间域Token进行细粒度特征对齐，并在随机选定的TransformerBlock隐藏层中对Token序列添加扰动；采用博弈策略，通过域混合模块执行粗粒度特征对齐，采用自细化策略对伪标签进行迭代优化；将无标签目标域样本输入训练完成的模型，输出烧结矿FeO含量类别。本发明能够有效解决实际工业过程工况识别中常见的数据分布不一致和标签数据稀缺等问题。

本发明授权一种烧结矿FeO含量跨域识别方法在权利要求书中公布了：1.一种烧结矿FeO含量跨域识别方法，其特征在于，包括： S1、采集不同工况下的烧结机尾横截面图像，将图像样本划分为带标签的源域数据集和无标签的目标域数据集； S2、通过补丁嵌入模块将源域和目标域图像转换为Token序列，并以线性插值方式在同一空间位置对源域Token和目标域Token进行混合，得到中间域Token序列； S3、在特征提取器内设置局部域适应模块，对源域Token、目标域Token及中间域Token进行细粒度特征对齐，并在随机选定的TransformerBlock隐藏层中对Token序列添加扰动；细粒度特征对齐通过以下损失函数实现： 其中，是交叉熵损失函数；个TransformerBlock组成的特征提取器，表示局部域判别器的输出；表示第个样本的第个Token，上标为s或t，表示源域或目标域；是域标签，表示源域，表示目标域； S4、采用博弈策略，通过域混合模块执行粗粒度特征对齐，并采用自细化策略对伪标签进行迭代优化；博弈策略的损失函数如下： 其中，分别为特征提取器、分类器和域混合模块的参数，是标签空间中中间域和源域的标签相似性，为联合参数集，是目标域数据的伪标签；和分别为特征空间中中间域和源域、目标域之间的余弦相似性；是一个单位矩阵作为中间域和目标域的标签相似性； 通过域混合模块执行粗粒度特征对齐，包括： 计算中间域与源域、目标域之间的特征空间余弦相似性； 计算中间域与源域的标签空间相似性； 通过自细化模块优化伪标签质量，筛选预测置信度高于阈值的目标域样本，将高置信度的预测向量作为监督信号完善模型； S5、将无标签目标域样本输入经步骤S1-S4训练完成的模型，输出烧结矿FeO含量类别。

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