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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于群体学习的化工配方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：CN117113220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311005652.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于群体学习的化工配方识别方法是由宗慧;赵云;陈婷;孙居辉;张浩;魏鹏;张乐;王健设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于群体学习的化工配方识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及文本分类技术领域，提出了一种基于群体学习的化工配方识别方法，采集并保存N个不同化工企业的化工配方数据，将化工配方数据集进行预处理得到N个训练数据集；将训练数据集分布在N个不同群体学习框架的Swarm节点上，并在节点的化工配方数据集上分别的构建改进后的文本分类模型；多个节点之间进行模型参数的更新，通过Swarm应用编程接口API进行交换，并在开始新一轮训练之前，合并创建一个参数更新的更新模型，直至满足定义的同步条件，停止训练得到更新后的模型；通过群体学习训练得到的更新模型对化工配方进行分类识别。与现有技术相比，本发明提高了数据的安全性，解决了不同化工企业配方之间化工配方的整合。

本发明授权一种基于群体学习的化工配方识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于群体学习的化工配方识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采集并保存N个不同化工企业的化工配方数据，对化工配方数据制作成数据集； 步骤2：将N个不同化工企业的化工配方数据集进行预处理得到N个训练数据集，同时获取另一个化工企业的化工配方数据，预处理后得到一个全局测试数据集； 步骤3：将N个不同化工企业的训练数据集分布在N个不同群体学习框架的Swarm节点上，并在N个节点的化工配方数据集上分别构建改进后的文本分类模型；所述改进后的文本分类模型分为两个分支，第一个分支包含多层卷积神经网络，第二个分支包含双向长短期记忆网络以及自注意力机制； 改进后的文本分类模型将第一个分支取出的局部数据特征与第二个分支提取出的全局数据特征通过融合层Keras框架的ADD函数对其进行融合；将得到的数据特征分别输送到最大池化层与平均池化层；通过融合层Keras框架的ADD函数对最大池化层与平均池化层进行融合，得到数据特征；将数据特征输入全连接层，训练Softmax分类器，将数据特征输入Softmax进行训练，完成改进后的文本分类模型的构造； 步骤4：N个节点之间进行化工配方识别模型参数的更新，通过Swarm应用编程接口API进行交换，并在开始新一轮训练之前，合并创建一个参数更新的更新模型，直至满足定义的同步条件，停止训练得到更新后的模型； N个节点共享其学习到的参数，并合并它们的参数；合并周期由同步间隔定义，指定了SL节点合并其学习参数之后的训练批的数量，在每个间隔的最后，将其中一个群学习SL节点选为领导者，领导者从其他群学习SL节点收集模型参数，并通过平均学习到的参数将它们合并到领导者模型中；之后，领导者SL节点接收到更新后的模型并启动下一个间隔；直至训练到epochs结束后，停止训练得到最终更新后的模型； 步骤5：输入待识别的全局测试数据集，通过群体学习训练得到的更新模型对化工配方进行分类识别。

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