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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114444811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210132540.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法是由于洪;吴鹏;胡峰;苏祖强设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法；该方法包括：获取原始混频数据；采用滑动窗口对原始混频数据进行处理，得到处理后的混频数据；采用长短期记忆网络对处理后的混频数据进行编码，得到编码矩阵和嵌入向量；采用卷积神经网络从编码矩阵中提取时序特征并将其融合，得到融合编码矩阵；采用时序属性注意力机制从融合编码矩阵中学习到属性特征上下文向量和时序特征上下文向量；根据嵌入向量、属性特征上下文向量和时序特征上下文向量，得到目标预测指标的预测结果；本发明有效的利用了原始混频数据本身的特性以挖掘出与预测目标相关的重要信息，提高了预测结果的准确性。

本发明授权一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的铝电解混频数据过热度预测方法，其特征在于，包括： S1：以不同采样频率获取不同的与铝电解过热度相关的指标数据作为原始混频数据；其中，与铝电解过热度相关的指标包括：分子比、氧化铝浓度、电流密度，电压和电解温度； S2：采用滑动窗口对原始混频数据进行处理，得到滑动窗口划分出的混频数据； S3：采用长短期记忆网络对滑动窗口划分出的混频数据进行编码，得到编码矩阵和嵌入向量； S4：采用卷积神经网络对编码矩阵进行时序特征提取，将提取的时序特征进行融合，得到融合编码矩阵； S5：采用时序属性注意力机制对融合编码矩阵进行学习，得到属性特征上下文向量和时序特征上下文向量；采用时序属性注意力机制对融合编码矩阵进行学习的公式为： 其中，表示融合编码矩阵中第i个属性特征向量的权重，表示融合编码矩阵中第j个时序特征向量的权重，Energy表示多层感知机，ri表示属性特征向量，zj表示时序特征向量，ht表示混频数据在t时刻的嵌入向量，Waf表示多层感知机的参数，Wtf表示多层感知机的参数，表示属性特征注意力向量，表示时序特征注意力向量，表示融合编码矩阵中第m个属性特征向量的权重，表示融合编码矩阵中第C个时序特征向量的权重，Normalize表示归一化，表示属性特征上下文向量，表示时序特征上下文向量，m表示属性特征维度，C表示卷积核总数； S6：根据嵌入向量、属性特征上下文向量和时序特征上下文向量，采用全连接神经网络得到过热度的预测结果；根据预测结果对电解槽的参数进行调控；其中，电解槽的参数包括：电流、电压和下料时间间隔。

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