[发明专利]一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 202111600204.5 申请日: 2021-12-24
公开(公告)号: CN114492933A 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 刘太合;宋军;苑庆波;杨晓峰;肖成勇;董振海;胡健;王宇 申请(专利权)人: 鞍钢集团矿业有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/02;G06N20/00;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 鞍山贝尔专利代理有限公司 21223 代理人: 许冠忠
地址: 114001 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明的目的是为了研究可以全流程的定量评价铁矿石的可选性、指导配矿生产的铁矿石可选性评价模型,提供一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置。该方法采用改进的多任务学习MMoE算法,矿石基因指数作为整体目标,细分为矿石时间指数目标、矿石数量指数目标和矿石位置指数目标。构建矿石物料基因可选性预测模型,有效跟踪和预测矿石物料在各个生产工序中的变化,更有效指导配矿和选矿操作,合理组织选矿生产,在稳定精矿品位的基础上降低尾矿品位,同时提高设备效率、降低能耗,创造经济效益。
搜索关键词: 一种 基于 改进 任务 学习 矿石 基因 指数 预测 方法 装置
【主权项】:
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