摘要
本申请涉及人工智能及矿物加工技术领域,公开了一种矿石破碎能耗公式及能耗的预测方法、装置、设备及介质,包括:以多组矿堆的矿石粒度分布和对应的矿石破碎能耗构建数据集;将数据集输入至DeepSet网络中,获得矿石粒度分布及矿石破碎能耗的特征向量;将多组特征向量输入至KAN网络中,获得矿石破碎能耗预测公式,或,将数据集输入至KAN网络中,获得矿石破碎能耗预测公式。本申请利用KAN网络或结合DeepSet模型和KAN模型对矿石破碎能耗与矿石粒度分布之间关系进行学习和挖掘,可以准确获取矿石破碎能耗预测公式,进而可据此对应的更改矿石爆破方案,以在破碎能耗尽可能小的情况下爆破矿石,达到高效节能的目的。
技术关键词
矿石
能耗
特征融合网络
瓶颈
视觉
计算机设备
数据
YOLO模型
网络模块
电表
融合特征
注意力
可读存储介质
检测头
卷积模型
处理器
指令
时间同步
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节能型智能
能耗
历史运行数据
执行机构
动态滑动窗口
图像分类方法
注意力
多标签图像
图像分类模型
非暂态计算机可读存储介质
多层次特征融合
定位模块
局部纹理特征
多视角
多尺度