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龙图腾网获悉广东智子智能技术有限公司申请的专利破碎产线自动控制模型的训练方法及装置、设备、介质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：CN119065313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411168841.3，技术领域涉及：G05B19/05；该发明授权破碎产线自动控制模型的训练方法及装置、设备、介质是由姚苗苗;盘创豪;谢权;周芳兰设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本破碎产线自动控制模型的训练方法及装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明属于自动控制技术领域，公开了一种破碎产线自动控制模型的训练方法及装置、设备、介质，通过获取破碎产线的研磨机的历史操作参数处理获得各个样本时刻对应的特征数据及相应的标签数据，划分训练集和验证集；将训练集输入构建的回归网络模型，获得模型输出的目标设备的预测最优参数；计算预测最优参数与相应的标签数据之间的损失值，迭代优化模型权重参数，直至模型在验证集上的性能达标，终止训练获得自动控制模型，该自动控制模型能够基于研磨机参数动态优化调整破碎产线设备的操作参数，提高自动优化和适应生产实践变化的能力，进而提高生产效率和生产质量，确保整个生产过程的高效与稳定。

本发明授权破碎产线自动控制模型的训练方法及装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种破碎产线自动控制模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取破碎产线的研磨机的历史操作参数，从所述历史操作参数中采样得到多个样本时刻的特征数据； 根据各个样本时刻的特征数据，获取各个样本时刻对应的标签数据，所述标签数据为破碎产线中目标设备的真实最优参数，所述目标设备为破碎产线中除研磨机之外的任一个或多个设备； 对各个样本时刻的特征数据进行预处理，获得与各个样本时刻对应的样本数据；将所述样本数据划分得到训练集和验证集； 将训练集中的各个样本数据输入构建的回归网络模型，获得回归网络模型输出的各个样本时刻对应的目标设备的预测最优参数； 计算各个样本时刻对应的目标设备的预测最优参数与相应的标签数据之间的损失值； 根据所述损失值，迭代优化所述回归网络模型的权重参数，直至所述回归网络模型在所述验证集上的性能指标达到性能阈值，终止训练获得自动控制模型；其中，所述自动控制模型用于根据破碎产线的研磨机的实时操作参数预测破碎产线目标设备的目标操作参数，并控制目标设备以目标操作参数运行； 将训练集中的各个样本数据输入构建的回归网络模型，获得回归网络模型输出的各个样本时刻对应的目标设备的预测最优参数之前，还包括： 基于pytorch加载ResNet50预训练模型，根据需要预测的破碎产线目标设备的参数数量，设置输出层的节点数； 移除ResNet50预训练模型中最后一层的激活函数，并重新调整以适配回归任务的需求，获得回归网络模型。

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