买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量预测方法及系统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：CN116798541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310773039.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量预测方法及系统是由杜文莉;隆建;钟伟民;钱锋;杨明磊设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业催化裂化技术领域，更具体的说，涉及一种催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量预测方法及系统。本方法包括：获取催化裂化过程数据；分别采用多种机器学习算法对催化裂化过程数据进行特征选择，评估每个特征的重要性得分，选择重要性得分满足要求的特征，生成若干特征子集；对多种机器学习算法得到的若干特征子集进行交叉验证，分别获得多种机器学习算法得到的性能表现满足要求的特征子集，进行加权融合得到共同特征集合；采用改进的Transformer模型对共同特征集合进行非线性拟合，预测催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量并输出。本发明具有预测精度高、计算效率高、适用范围广等优点，具有广阔的应用价值。

本发明授权催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种催化裂化净化烟气中硫化物和氮化物含量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取催化裂化过程数据； 步骤S2、分别采用多种机器学习算法对催化裂化过程数据进行特征选择，评估每个特征的重要性得分，选择重要性得分满足要求的特征，生成若干特征子集； 步骤S3、对多种机器学习算法得到的若干特征子集进行交叉验证，分别获得多种机器学习算法得到的性能表现满足要求的特征子集，进行加权融合得到共同特征集合； 步骤S4、采用改进的Transformer模型对共同特征集合进行非线性拟合，预测催化裂化净化烟气中的硫化物和氮化物含量并输出； 其中，所述步骤S3进一步包括： 根据交叉验证获得特征子集的最终评估结果，选择最终评估结果满足要求的特征子集，作为最终特征子集； 对每种机器学习算法得到的最终特征子集，按照最终评估结果分配权重； 将最终特征子集按照权重进行加权融合，得到共同特征集合； 所述步骤S4，进一步包括： 采用乘积量化方法计算共同特征集合中特征向量之间的相似度； 根据相似度生成特征向量之间的权重； 利用权重对特征向量进行加权融合，获得融合后的特征向量； 根据融合后的特征向量生成预测结果； 所述采用乘积量化方法计算共同特征集合中特征向量之间的相似度，进一步包括： 将特征向量划分为数个子向量； 为每个子向量生成独立的量化表； 使用生成的量化表对每个子向量进行量化； 通过量化后的子向量恢复原始特征向量； 采用优化距离计算方法，计算特征向量之间的相似度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东理工大学，其通讯地址为：200237 上海市徐汇区梅陇路130号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。