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摘要：本发明公开了一种深度学习与物理模型引导融合的重介分选密度决策方法，属于计算机技术领域，旨在提升人工智能在选煤工艺中的应用。本发明建立了分选密度与精煤灰分之间的理论映射模型，设计了基于注意力机制的深度神经网络预测模型，将理论模型的预测结果作为深度神经网络的输入之一，以优化预测过程。本发明通过融合物理损失和经验损失构造了一个复合损失函数。所提出物理损失的创新之处在于通过改变模型输入数据，生成反事实对照输入，并对比变化前后预测结果，评估对分选密度预测的物理影响。本发明结合经验知识和物理合理性，在预测精度上具有显著优势，增强了模型在面对未知或极端情况时的稳定性和可靠性，减少了对数据的过分依赖。
主权项：1.一种深度学习与物理模型引导融合的重介分选密度决策方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、数据采集与预处理，构建样本数据集；步骤2、构建理论映射模型，计算理论分选密度；步骤3、构建基于注意力机制的深度神经网络预测模型，用于预测分选密度；步骤4、定义复合损失函数；步骤5、将步骤1中构建的样本按比例划分成训练集和测试集，并基于训练集进行模型训练；步骤6、模型评估与应用。
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百度查询： 枣庄矿业(集团)付村煤业有限公司 深度学习与物理模型引导融合的重介分选密度决策方法
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