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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于多模态数据变时滞变耦合特性建模的小样本烧结工况识别方法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：CN119963888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411966184.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态数据变时滞变耦合特性建模的小样本烧结工况识别方法是由王鼎湘;张炜杰;吴乐园;万金海;吴俊霖;廖资设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据变时滞变耦合特性建模的小样本烧结工况识别方法在说明书摘要公布了：基于多模态数据变时滞变耦合特性建模的小样本烧结工况识别方法，包括采集回转窑现场工况数据，为已知工况的数据打上工况类别标签；将多个热工变量与多个火焰视频特征序列并行拼接，提取已知标签工况样本中变时滞特征及变耦合特征；将变耦合特征输入分类器，进行识别模型的参数更新学习；提取无标签工况样本中变时滞特征及间变耦合特征；计算已知标签的异常工况样本与无标签工况样本的变时滞特征、变耦合特征的相似度，根据特征相似度，为无标签工况样本标定对应异常工况伪标签，或丢弃该无标签工况样本；将标为异常工况伪标签的工况样本加入已知标签样本，形成训练样本集，利用训练样本集重新训练识别模型。本发明工况识别精度高。

本发明授权基于多模态数据变时滞变耦合特性建模的小样本烧结工况识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据变时滞变耦合特性建模的小样本烧结工况识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：采集回转窑现场工况数据，回转窑工况数据包括火焰视频及多变量热工数据，构建多模态数据工况样本，并为已知工况的数据打上工况类别标签； 步骤S2：对工况样本中的火焰视频数据，提取火焰图像i个工况特征，形成多个火焰视频特征序列对进行下采样得到与工况样本中热工变量数据Zy维数一致的火焰视频特征序列Vi，再将多个Zy与多个Vi并行拼接，即可得到工况样本的多模态融合数据D，步骤S3：利用已知标签工况样本训练烧结工况识别模型：将已知标签工况样本的融合数据Dl输入变时滞特征提取模块，提取相应工况样本中各热工变量数据与火焰视频特征序列间的变时滞特征将变时滞特征转置后输入变耦合特征提取模块，提取相应工况样本的各变量间变耦合特征将变耦合特征输入分类器，进行烧结工况识别模型的参数更新学习； 步骤S4：利用已知标签工况样本训练烧结工况识别模型结束后，将无标签工况样本的融合数据Dnl，输入变时滞特征提取模块，提取无标签工况样本中各热工变量数据与火焰视频特征序列间的变时滞特征将变时滞特征输入变耦合特征提取模块，提取无标签工况样本的各变量间变耦合特征步骤S5：计算已知标签的异常工况样本与无标签工况样本的变时滞特征、变耦合特征的相似度，根据特征相似度，为无标签工况样本标定对应异常工况伪标签，或丢弃该无标签工况样本； 步骤S6：将标为异常工况伪标签的工况样本加入已知标签样本，形成样本分布更均衡的训练样本集，并利用该训练样本集重新训练烧结工况识别模型。

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