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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于双重对抗图领域自适应的烧结终点预测方法，属于工业过程软测量建模领域。本发明首先利用差分系数构建3D邻接矩阵，采用选择性加权聚合器更新节点特征表示。然后通过领域判别器对齐源域和目标域的特征分布，从而学习域间的共同特征；接着构建领域混淆模块，利用最大信息熵方法混淆源域和目标域的联合特征，与领域判别器构成双重对抗，促进模型学习域不变特征。最后利用训练好的3D图网络特征提取器和多步预测模型对测试数据进行预测。该方法实现不同工况下烧结终点的多步预测，在真实烧结数据上与其他模型对比，本发明的模型具有较高的准确率，提高了烧结终点多步预测性能。
主权项：1.一种基于双重对抗图领域自适应的烧结终点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1选择两段不同运行工况的历史数据，确定烧结终点相关的辅助变量，采用滑窗方法构造源域数据集和目标域数据集；2利用时间差分方法构建3D邻接矩阵，并采用选择性加权聚合器建立3D图神经网络分别提取源域和目标域的特征；3利用交叉熵损失函数构造领域鉴别器，用于判断所提取的特征来自于源域或者目标域，实现对齐特征分布的目的；4构建领域混淆模块，采用最大化动态信息熵方法混淆源域和目标域的特征，领域混淆模块与领域鉴别器构成双重对抗，充分学习不同工况下的共同特征；5利用长短时记忆网络构建预测器，并将源域特征输入预测器中实现烧结终点的多步预测；构建联合损失函数；3D图神经网络、领域鉴别器、领域混淆模块和预测器组成双重对抗图领域自适应模型，利用历史数据对模型进行训练；6将已训练的双重对抗图领域自适应模型部署到实际烧结现场，进行烧结终点的多步预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于双重对抗图领域自适应的烧结终点预测方法
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