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龙图腾网恭喜安徽工业大学申请的专利基于机器学习的焦炭质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：CN114841460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210557536.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于机器学习的焦炭质量预测方法及系统是由崔平;陈吉;胡作进;雷昭;凌强;赵志刚设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的焦炭质量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于机器学习的焦炭质量预测方法及系统，通过结合焦炉焦炭质量预测模型对基础炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据进行焦炭质量指标特征解析，输出焦炭质量指标特征簇，结合焦炭质量指标特征簇，将基础炼焦样本数据作为模型更新成员生成对应的模型更新知识导图，结合模型更新知识导图对基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合，结合进阶炼焦样本数据集合对焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，从而应用于目标炼焦数据的焦炉焦炭质量预测，从而在训练过程中结合焦炭质量指标特征簇进行基础焦炉焦炭质量数据的更新后再进行模型训练，可以提高焦炉焦炭质量预测的可靠性。

本发明授权基于机器学习的焦炭质量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的焦炭质量预测方法，其特征在于，应用于机器学习预测系统，所述机器学习预测系统与多个炼焦配煤与炼焦工艺控制端通信连接，所述基于机器学习的焦炭质量预测方法包括：从预设炼焦数据库中获得基础炼焦样本数据集合，所述基础炼焦样本数据集合涵盖多个信任认证的基础焦炉焦炭质量数据的基础炼焦样本数据；结合所述焦炉焦炭质量预测模型对所述基础炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据进行焦炭质量指标特征解析，输出焦炭质量指标特征簇；结合所述焦炭质量指标特征簇，将所述基础炼焦样本数据作为模型更新成员生成对应的模型更新知识导图；结合所述模型更新知识导图对所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合；结合所述进阶炼焦样本数据集合对所述焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，而后结合参数层信息的调优和选取后的目标焦炉焦炭质量预测模型对所述炼焦配煤与炼焦工艺控制端传送的目标炼焦数据进行焦炉焦炭质量预测；结合所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据，生成所述基础炼焦样本数据集合相应的基础焦炉焦炭质量数据集合；结合信任开发的质量指标关系变量关联算法，将所述基础焦炉焦炭质量数据集合在所述模型更新知识导图的模型更新成员之间进行质量指标关系变量关联，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息；其中，所述基础焦炉焦炭质量数据集合包括每一基础炼焦样本数据相应的基础焦炉焦炭质量数据；结合所述模型更新知识导图确定所述基础炼焦样本数据之间的炼焦生产质量指标的协同热力值；获取所述炼焦生产质量指标的协同热力值相应的协同节点数量，而后结合所述协同节点数量，对所述基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行映射关联；将映射关联的基础焦炉焦炭质量数据进行归集，输出所述基础炼焦样本数据的进阶焦炉焦炭质量数据信息；在所述进阶焦炉焦炭质量数据信息中提取进阶焦炉焦炭质量特征，生成进阶焦炉焦炭质量数据，结合进阶焦炉焦炭质量数据对基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合。

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