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公开(公告)号:CN118155741A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410360074.X
申请日:2024-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及絮凝剂添加剂量预测技术领域,具体公开了一种基于双分支频率增强勒让德记忆模型的絮凝剂投加量确定方法,包括以下步骤:S1构建数据集:选择进水量、进水浊、PH值、温度和滤前浊度变量作为絮凝剂添加剂量精准确定预测模型的输入变量,絮凝剂剂量作为模型的输出变量;S2数据预处理:通过絮凝滞后时间公式将滤前浊度变量与其他变量进行时间维度上的对齐,并对数据中异常值筛选;S3模型训练,训练数据经过RevLIN模块进行归一化处理,归一化后的数据分别经过双分支计算处理,双分支计算处理后的数据分别经过FiLM通道和特征补偿通道并行计算,最终经过张量的Cat操作获得最终絮凝剂剂量预测结果。
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公开(公告)号:CN120013311A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411863564.8
申请日:2024-12-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及化工生产过程控制技术领域,具体公开了一种基于伪标签置信度评估的半监督工业生产质量指标预测方法,包括以下步骤:步骤1,从工业生产过程中收集历史过程数据和历史质量化验数据;步骤2,将数据依据是否含有标签进行第一次划分,再对划分后的数据集中按照一定比例划分训练集和测试集;步骤3,搭建基础质量预测模型和基础区间预测器,使用有标签过程数据进行训练;步骤4,依据基础质量预测模型为无标签数据赋予伪标签,依据基础区间预测器的输出结果计算伪标签的置信度;步骤5,将具有高置信度伪标签的无标签数据加入到原始训练集中,并以此对基础质量预测模型进行参数微调;步骤6,输入测试样本的过程数据,获取输出的预测值。
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公开(公告)号:CN118366565A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410394338.3
申请日:2024-04-02
Applicant: 中南大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/27 , G06F18/211 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及金属离子检测技术领域,具体公开了一种适用于小样本、能抗干扰的锌液钴离子浓度检测模型。包括以下步骤:步骤S1、使用特征提取网络,排除光谱信号中的温度干扰,提取光谱中钴离子浓度特征;步骤S2、使用流行学习方法矫正特征的潜在高维畸变;步骤S3、使用特征选择算法筛选出强信息的特征;步骤S4、使用回归算法对特征进行回归,预测钴离子浓度。本发明的目的是提供适用于小样本、能抗干扰的锌液钴离子浓度检测模型。
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