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龙图腾网恭喜重庆师范大学申请的专利一种特征提取模型训练方法、装置、及计算机设备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：CN115310597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210978442.8，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种特征提取模型训练方法、装置、及计算机设备是由姚立忠;余鹏;罗海军;赵蕾设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征提取模型训练方法、装置、及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种特征提取模型训练方法、装置、及计算机设备；通过训练特征提取模型实现对于在电解铝工艺中关键特征的获取以及基于关键特征实现运行状态的表征。具体过程首先以降噪自编码的隐含层为输入层，并在该输入层后配置一个新的隐含层和输出层构成三层BP人工神经网络，然后将工艺输出层得到的损失函数加入到降噪自编码重构层的损失函数中；最后以构建的区分复合误差函数为目标准则训练模型结构，有望提取到更为稳健的特征信息。

本发明授权一种特征提取模型训练方法、装置、及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种特征提取模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于电解铝生产工艺，包括：获取待训练使用的样本数据；所述获取待训练使用的样本数据包括：获取电解铝工艺设备中包含的历史样本数据，将高频出现数据标注为初始关键数据，结合电解铝制造工艺获取两个关键数据：吨铝直流电耗和电流效率；设置电解铝工艺过程中理想电耗-电流对应模型，电耗-电流对应模型获取过程变量：系列电流、槽工作电压、AE次数、NB次数、RC次数、AE等待时间、NB间隔、AE间隔、分子比、出铝量、铝水平、电解质水平、槽温、加氟次数、氟化盐日用量；基于测控系统对以上数据进行取样，建立工艺变量集和目标集，对工艺变量集和目标集进行归一化处理；输入所述样本数据至待训练模型，分别得到重构误差函数信息和目标预测误差函数信息；融合所述重构误差函数和所述目标预测误差函数为区分复合误差函数；训练所述待训练模型直至误差满足预设值，并提取所述样本数据中的特征提取向量，输入所述特征提取向量至神经网络进行训练直至所述特征提取向量误差满足预设值。

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