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龙图腾网获悉佛山大学;中煤(天津)矿山科技有限责任公司申请的专利一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测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：CN119861074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411934569.5，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测方法及系统是由朱文博;张政权;朱正军;史英祥;张兴豪;付为杰;张心明;黎海兵;张忠波;余伟;陈建文;王修才设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测方法及系统，该方法包括：获取煤泥混合液数据集并进行数据预处理，得到煤泥混合液的二维光谱图像数据；引入在线类增量学习机制，基于骨干神经网络模型，构建基于类增量学习尾煤灰分检测网络模型；引入herding策略，基于类增量学习尾煤灰分检测网络模型对煤泥混合液的二维光谱图像数据进行尾煤灰分检测，得到煤泥混合液的尾煤灰分检测结果。本发明能够抵抗模型在训练过程中的灾难性遗忘并降低模型的时间，进而提高煤泥混合液的尾煤灰分检测精度。本发明作为一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测方法及系统，可广泛应用于煤泥浮选灰分检测技术领域。

本发明授权一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于在线类增量学习的尾煤灰分检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取煤泥混合液数据集并进行数据预处理，得到煤泥混合液的二维光谱图像数据； 引入在线类增量学习机制，基于骨干神经网络模型，构建基于类增量学习尾煤灰分检测网络模型； 对煤泥混合液的二维光谱图像数据进行划分处理，得到若干分类数据集； 将第一分类数据集输入至基于类增量学习尾煤灰分检测网络模型的骨干神经网络模型进行训练，得到训练后的骨干神经网络模型； 基于训练后的骨干神经网络模型获取权重数据与偏置数据； 根据权重数据与偏置数据对类增量学习尾煤灰分检测网络模型进行更新，得到更新后的类增量学习尾煤灰分检测网络模型； 通过herding策略对第一分类数据集进行样本选取，得到代表性数据集； 将第二分类数据集与代表性数据集结合输入至更新后的类增量学习尾煤灰分检测网络模型进行训练，直至遍历所有分类数据集，得到最终的类增量学习尾煤灰分检测网络模型； 基于最终的类增量学习尾煤灰分检测网络模型对煤泥混合液的二维光谱图像数据进行尾煤灰分检测，得到煤泥混合液的尾煤灰分检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人佛山大学;中煤(天津)矿山科技有限责任公司，其通讯地址为：528011 广东省佛山市江湾一路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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