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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利基于TabNet模型与机理模型混合的回转窑壁厚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：CN121051328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511591433.3，技术领域涉及：G06F17/11；该发明授权基于TabNet模型与机理模型混合的回转窑壁厚预测方法是由赵云涛;李刚设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TabNet模型与机理模型混合的回转窑壁厚预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于TabNet模型与机理模型混合的回转窑壁厚预测方法，包括以下步骤：采用红外热像仪连续获取回转窑运行过程中的热像数据，所述热像数据包括回转窑各个位置的像素坐标和外壁温度数据；构建回转窑热传导机理模型，根据采集的热像数据和回转窑设计参数，利用机理模型计算得到回转窑壁厚的第一预测值；将采集的热像数据输入训练好的TabNeT模型，得到回转窑壁厚的第二预测值；将第一预测值与第二预测值进行加权融合，得到回转窑壁厚的最终预测值。本发明通过融合TabNet模型与回转窑热传导机理模型，充分发挥机理模型对物理规律的约束作用和深度学习对局部异常的敏感捕捉能力，突破了单一模型的局限性，使预测结果兼具物理可解释性与高精度特性。

本发明授权基于TabNet模型与机理模型混合的回转窑壁厚预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TabNet模型与机理模型混合的回转窑壁厚预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用红外热像仪连续获取回转窑运行过程中的热像数据，所述热像数据包括回转窑各个位置的像素坐标和外壁温度数据； 构建以稳态传热模型为基础的回转窑热传导机理模型，根据采集的热像数据和回转窑设计参数，利用回转窑热传导机理模型计算得到回转窑壁厚的第一预测值； 将采集的热像数据输入训练好的TabNeT模型，得到回转窑壁厚的第二预测值； 所述TabNeT模型包括多个连续的步骤steps，每个步骤step只关注输入数据的一部分特征；在每个步骤step开始时，TabNeT模型使用一个注意力模块AttentiveTransformer来选定当前步骤step需要关注的特征，被选中的特征经过一个特征变换器FeatureTransformer进行变换，提取更高维的特征；每个步骤step基于当前处理的特征输出一个部分预测结果steps_out，每个步骤step输出的部分预测结果steps_out分为两路，一路与其它步骤输出的部分预测结果steps_out进行融合，得到最终预测结果Output，另一路输入下一个步骤step的注意力模块AttentiveTransformer，用于指导下一个步骤step需要关注的特征； 将第一预测值与第二预测值进行加权融合，得到回转窑壁厚的最终预测值。

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