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龙图腾网获悉安徽瑞邦数科科技服务有限公司申请的专利基于深度学习的AI智能配煤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：CN120954570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511452850.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于深度学习的AI智能配煤方法是由孙小娟;李颉;左肇煜;陈磊;杨乃仕;黄元申;代光然;李先威;廖辉;洪胜设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的AI智能配煤方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的AI智能配煤方法，本发明涉及智能配煤技术领域，解决了特征关联识别与筛选低效，模型架构场景适应性差的技术问题，本发明通过创新性地通过散点图+残差图系统区分线性与非线性关联特征，针对线性特征用皮尔逊系数、非线性特征用互信息法分层剔除冗余，既避免了传统单一统计量筛选特征的局限性，又通过复合特征生成挖掘隐性关联，使特征维度更精简、与配煤目标的关联性更直接，有效提升模型训练效率与预测精度，针对不同场景定制模型，相比现有单一模型适配全场景的做法，实现了轻量‑动态‑复杂场景的精准覆盖，大幅提升不同场景下配煤方案的适用性与优化效果。

本发明授权基于深度学习的AI智能配煤方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的AI智能配煤方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： 采集煤质基础数据、生产过程数据以及目标与约束数据，对生产过程数据以及目标与约束数据进行预处理，且预处理包括处理缺失值以及合理性校验； 将核心输入特征分类为相关性特征和非相关性特征，其中相关性特征采用皮尔逊系数进行冗余特征剔除，非相关性特征采用互信息法进行冗余特征剔除，对保留特征进行组合生成复合特征，且具体的处理方式为： 以特征A为x轴、特征B为y轴绘制散点图，若散点沿直线分布则倾向线性相关，若呈曲线或非直线规律性分布则倾向非线性相关； 接着通过残差图验证，以特征A为x轴、残差为y轴绘制散点图，若残差无规律随机分布在y=0两侧则为线性相关，残差呈系统性趋势则为非线性相关； 基于不同场景选取不同模型架构，划分数据集并基于目标数量选取损失函数，通过优化算法调整超参数，利用测试集验证模型精度，若不达标则返回步骤一重新优化，且具体的处理方式为： 针对单目标优化，选取以多层感知机为主的基础回归模型，输入层神经元数与特征维度一致，设3‑5层隐藏层且每层神经元数按输入层的23递减，输出层为1个神经元； 针对煤质波动大场景，选取LSTM或GRU时序模型，输入为滑动窗口时序特征，设2‑3层隐藏层且每层64‑128个神经元，输出为未来1‑3小时的动态配比； 针对炼焦、煤化工等高附加值场景，选取Transformer模型或混合智能模型，混合智能模型包括CNN+MLP+线性规划、深度学习与传统算法组合的模型； 采集实时煤质数据并加载约束条件，输入训练好的模型生成候选方案，推送至决策层选择，根据决策层反馈触发模型重新训练或参数调整。

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