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申请/专利权人：云南大学

摘要：本申请公开了知识与数据联合驱动的矿物浮选过程工况识别方法和装置包括：获取浮选泡沫图像，将浮选泡沫图像输入预先训练好的矿物浮选过程工况识别模型，得到工况类别，其中矿物浮选过程工况识别模型的训练过程中，通过知识转移模型、主分类模型和监督对比学习模型得到KL散度、主分类交叉熵损失和对比损失，三个损失线性组合后，得到知识与数据联合驱动损失，基于知识与数据联合驱动损失，更新矿物浮选过程工况识别模型的参数。本申请中，矿物浮选过程工况识别模型在训练的过程中，知识转移模型从知识层面提升了工况识别的准确性，监督对比学习模型从数据层面提升工况识别的准确性。

主权项：1.知识与数据联合驱动的矿物浮选过程工况识别方法，其特征在于，包括：获取浮选泡沫图像；将所述浮选泡沫图像输入预先训练好的矿物浮选过程工况识别模型，得到工况类别；其中，所述矿物浮选过程工况识别模型包括：知识转移模型、主分类模型和监督对比学习模型；所述矿物浮选过程工况识别模型的训练过程，包括：获取浮选泡沫训练图像；所述知识转移模型对所述浮选泡沫训练图像进行处理，提取所述浮选泡沫训练图像的形态学特征、统计学特征、纹理特征和物理特征，并基于所述形态学特征、所述统计学特征、所述纹理特征和所述物理特征，得到知识交叉熵损失及软目标值；基于所述知识交叉熵损失更新所述知识转移模型的非线性分类头；所述主分类模型对所述浮选泡沫训练图像进行处理，得到工况类别预测、浮选泡沫训练锚点图像特征和主分类交叉熵损失；基于所述软目标值和所述工况类别预测值，得到KL散度；所述监督对比学习模型基于所述浮选泡沫训练锚点图像构建若干个正样本和负样本，并基于所述正样本和所述负样本，得到特征正样本和特征负样本，所述正样本是所述浮选泡沫训练锚点图像的增强样本以及与其标签相同的样本，所述负样本是与浮选泡沫训练锚点图像具有不同标签的样本；基于所述浮选泡沫训练锚点图像特征、所述特征正样本和特征负样本，得到对比损失；基于所述主分类交叉熵损失、所述KL散度和所述对比损失，得到知识与数据联合驱动损失；基于所述知识与数据联合驱动损失，判断所述矿物浮选过程工况识别模型是否训练完成；若否，则基于所述知识与数据联合驱动损失，更新所述矿物浮选过程工况识别模型的参数，并返回执行获取浮选泡沫训练图像的步骤；若是，则结束训练，得到训练后的矿物浮选过程工况识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南大学 知识与数据联合驱动的矿物浮选过程工况识别方法及装置