一种基于生成对抗网络的浮选加药过程的建模方法
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摘要
本发明属于浮选加药技术领域，具体来说是一种基于生成对抗网络的浮选加药过程的建模方法，其充分利用了生成对抗网络强大的图像生成能力，通过图像判别网络计算加药过程中泡沫图像变化前后的特征差异，同时利用浮选加药量和预测加药后泡沫图像之间的互信息最大化来建模加药量和泡沫图像之间的关联关系；模型训练过程，利用加药后泡沫图像预测网络和泡沫图像判别网络之间的对抗博弈，实现两者性能的提升，最终预测网络能基于初始泡沫图像以及加药调节前后的浮选药剂添加量，实现加药后泡沫图像的准确预测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于生成对抗网络的浮选加药过程的建模方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113128126A
申请号 ：
CN202110455031.6
公开（公告）日 ：
2021-07-16
申请日 ：
2021-04-26
授权号 ：
CN113128126B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
赵林刘浪李希易嘉闻邹尚胡文静吴健辉张国云
申请人 ：
湖南理工学院
申请人地址 ：
湖南省岳阳市学院路、金鄂东路
代理机构 ：
重庆金橙专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
唐健玲
优先权 ：
CN202110455031.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06T7/00 G06K9/46
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2021-08-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210426
申请日 : 20210426
2021-07-16 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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