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

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。