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改善焦炭热态质量预测模型适用性的领域自适应训练方法
申请人信息
- 申请人:苏州工业园区蒙纳士科学技术研究院
- 申请人地址:215000 江苏省苏州市工业园区华云路1号桑田岛科创园2号楼8、9层
- 发明人: 苏州工业园区蒙纳士科学技术研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 改善焦炭热态质量预测模型适用性的领域自适应训练方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410146308.0 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117669395A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 苏州工业园区蒙纳士科学技术研究院 |
| 发明人 | 邱宇航; 惠云泽; 赵鹏翔; 王梦婷; 郭世荣; 余江龙; 代百乾 |
| 地址 | 江苏省苏州市工业园区华云路1号桑田岛科创园2号楼8、9层 |
摘要文本
本发明是一种改善焦炭热态质量预测模型适用性的领域自适应训练方法，该方法由配合煤样本数据获取及源域和目标域数据集构建，煤参数分布相似度分析，回归孪生神经网络集成模型构建和回归孪生神经网络集成模型预测所组成；采用统计学方法对源域和目标域的配合煤参数进行相似度分析，并在训练时将分组后的煤参数传入网络中用以学习特征空间分布；对学习后的两个以源域煤参数作为输入的子模型进行特征空间加权融合，并在其后添加预测层输出预测的焦炭反应性CRI和焦炭反应后强度CSR。本发明方法能充分利用源域和目标域中煤参数的相似性和差异性，结合多损失优化，让模型可以更好地区分煤数据和适配目标域数据，改善了焦炭热态质量预测模型的适用性。 （） （来 自 ）
专利主权项内容
1.一种改善焦炭热态质量预测模型适用性的领域自适应训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：配合煤样本数据获取及源域和目标域/>数据集构建；步骤S2：煤参数分布相似度分析，根据构建的源域和目标域/>，区分出分布相似的煤参数和分布不同的煤参数；步骤S3：回归孪生神经网络集成模型构建，实现当目标域无任何真实焦炭热态质量数据标签场景下的源域/>和目标域/>的特征空间分布对齐；步骤S4：回归孪生神经网络集成模型预测，实现基于目标域的配合煤参数来输出预测的焦炭热态质量数值。