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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于3D卷积网络的烧结终点智能感知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：CN115640751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211347683.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于3D卷积网络的烧结终点智能感知方法是由严锋;杨春节设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D卷积网络的烧结终点智能感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于3D卷积网络的烧结终点智能感知方法，属于工业过程软测量建模领域。该预报模型利用时空3D卷积网络，同时学习数据中隐含的时空特征，采用编码解码网络对现烧结终点进行未来多步预测。首先，利用随机排列组合的方法将二维数据结构转化为三维格式。然后，采用3D卷积提取数据中的时间特征和空间特征；接着，提出了时空特征校准模块用于学习不同特征的重要程度，对特征进行精细化处理。最后，将精细化的时空特征输入到编码解码网络，并用动态多步预测损失函数，实现对烧结终点的多步预测，达到智能感知的目的。在华南某烧结厂中搜集相关的数据，验证了该方法的有效性和可行性。

本发明授权一种基于3D卷积网络的烧结终点智能感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D卷积网络的烧结终点智能感知方法，其特征在于，包括如下步骤： 1根据机理分析确定与烧结终点相关的辅助变量，采用废气温度拟合法计算BTP，并采用滑窗的方法对数据进行划分构造二维时间序列；采用随机排列组合方法将二维时间序列转化为三维数据格式；所述的与烧结终点相关辅助变量包括：中和矿配比、生石灰配比、石灰石配比、白云水配比、二混含水量、料厚、点火温度、主抽负压、台车速度、大烟道废气温度、温度上升点的位置； 2利用3D卷积网络学习三维数据的时间特征和空间特征，利用时空特征校准模块计算不同时空特征的重要程度；具体为： 首先，搭建4层3D卷积网络，每层的通道数为3,6,9和12，卷积核大小都采用； 然后，构造时空特征校准模块用于学习所提时空特征的重要程度；假设表示第k个3D卷积层的输入特征图，为卷积的通道数，那么相应的输出表示为： ； 其中，为3D卷积操作，是Sigmoid激活函数，和是该卷积层需要学习的权重和偏置，L代表3D卷积的层数，代表历史滑窗的长度，和表示第k层特征图的长和宽；按照这种方式，将L个卷积层进行堆叠，抽取数据的时空特征； 所述的时空特征校准模块包括时间特征校准模块和空间特征校准模块， 分别从时间和空间维度学习特征的重要性；给定一个特征图作为输入，和分别表示时间特征校准模块和空间特征校准模块；整体学习过程如下： ，； 其中，代表哈达玛乘积，和分别代表时间特征校准模块和空间特征校准模块的输出； 3搭建基于门控循环神经网络的编码解码网络，对烧结终点进行多步预测；所述的基于门控循环神经网络的编码解码网络由两层的门控循环单元构成，并通过注意力机制将编码部分的输出传递给解码部分，实现烧结终点的多步预测； 4利用3D卷积网络，时空特征校准模块和编码解码网络构建BTP预测模型，采用动态多步预测损失函数衡量预测序列和真实序列的差异性，采用Adam优化器对损失函数进行训练； 5从烧结厂搜集和烧结终点相关的辅助变量数据并进行预处理，然后利用所搭建的BTP预测模型对烧结终点进行智能感知。

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