[发明专利]多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统

权利要求书

1.一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，包括：

获取多组待识别数据，其中，各组待识别数据包括炉喉料面的红外热图像和炉喉的温度分布数据，所述红外热图像和所述温度分布数据对应同一高炉的同一时刻；

基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果；

所述基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各组温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到多组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果，包括：

基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，确定所述多组待识别数据的融合关联信息，并基于所述融合关联信息，构建融合超图；

基于所述融合超图，构建高炉煤气流分布状态的超图优化模型；

基于预设的高炉煤气流分布状态标签的标签矩阵，对所述超图优化模型进行求解，得到所述多组待识别数据的得分矩阵，所述得分矩阵用于表征各组待识别数据分别对应于高炉煤气流分布状态各个标签的得分；

基于所述多组待识别数据的得分矩阵，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。

2.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述各红外热图像之间的关联信息基于如下步骤确定：

基于所述多组待识别数据中各红外热图像，构建红外热图像超图；

确定所述红外热图像超图的图像关联矩阵，所述图像关联矩阵表征所述各红外热图像之间的关联信息。

3.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述各温度分布数据之间的关联信息基于如下步骤确定：

基于所述多组待识别数据中各温度分布数据，构建温度分布超图；

确定所述温度分布超图的温度关联矩阵，所述温度关联矩阵表征所述各温度分布数据之间的关联信息。

4.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述基于所述多组待识别数据的得分矩阵，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果，包括：

基于所述各组待识别数据分别对应于高炉煤气流分布状态各个标签的得分，将得分最高的高炉煤气流分布状态标签，确定为所述各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。

5.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述高炉煤气流分布状态的超图优化模型表示为如下形式：

其中，表示所述多组待识别数据的得分矩阵，表示所述高炉煤气流分布状态标签的标签矩阵，表示所述融合超图的拉普拉斯矩阵，为权衡参数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述高炉煤气流分布状态标签包括中心过大边缘过盛，中心过大边缘过死，中心过大边缘稳定，中心不足边缘过盛，中心不足边缘过死，中心不足边缘稳定，中心充足边缘过盛，中心充足边缘过死，中心充足边缘稳定中的至少一种。