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龙图腾网获悉浙江工业大学;北京国联视讯信息技术股份有限公司申请的专利基于神经网络代理模型的氯化法钛白粉生产过程因果建模优化方法及电子设备和存储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：CN120072087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510216833.X，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于神经网络代理模型的氯化法钛白粉生产过程因果建模优化方法及电子设备和存储介质是由陈博;朱合军;张梅甫;刘炯;王浙明;杜树旺;郭顺雷;李召福设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络代理模型的氯化法钛白粉生产过程因果建模优化方法及电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络代理模型的氯化法钛白粉生产过程因果建模优化方法及电子设备和存储介质，所述方法包括获取氯化法钛白粉生产过程数据并进行归一化的预处理；将处理后的数据使用基于交叉验证的递归特征消除得到与目标输出结果强相关的混杂因素特征；利用得到的特征数据训练代理模型以预测各操作变量对目标输出结果的潜在结果；通过代理模型输出的潜在结果计算因果效益；本发明降低了复杂氯化法钛白粉生产过程因果建模的计算成本，能够系统模型不明晰或系统参数缺乏的情况下高效评估操作变量的因果效益，为氯化法钛白粉生产过程辅助决策和故障诊断提供科学依据。

本发明授权基于神经网络代理模型的氯化法钛白粉生产过程因果建模优化方法及电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络代理模型的氯化法钛白粉生产过程因果建模优化方法，其特征在于，包括以下子步骤： S1：获取氯化法钛白粉生产过程数据，选取氯化法钛白粉生产过程数据中的故障类型作为操作变量，选取氯化法钛白粉生产过程数据中的产物输出变量作为目标变量，使用基于交叉验证的递归特征消除方法对氯化法钛白粉生产过程数据进行特征消除，得到混杂因素特征； 所述的产物输出变量为TiO2颗粒粒径分布； S2：通过置信度和物理信息规则来约束四层多层感知机神经网络，建立代理模型； S3：将S1中得到的混杂因素特征和操作变量作为代理模型输入，目标变量作为代理模型输出，并用置信度和物理信息规则约束的损失函数进行代理模型训练，直至损失函数收敛并达到迭代次数，得到训练完成的代理模型，复制成两个，为第一个代理模型和第二个代理模型； S4：第一个代理模型和第二个代理模型输入的混杂因素变量相同，第一个代理模型和第二个代理模型输入的操作变量不同，第一个代理模型的输出和第二个代理模型的输出通过用全连接层连接并输出，全连接层输出由操作变量改变导致的对目标变量的因果效应； 第一个代理模型和第二个代理模型输入的操作变量不同，具体包括： 第一个代理模型的输入为正常时的操作变量，第二个代理模型的输入为故障时的操作变量； 全连接层输出由操作变量改变导致的对目标变量的因果效应，具体包括： 两个代理模型输出之差即为发生故障时对目标变量产生的因果效应，表示为： ； 其中，为因果效应；为故障时的输出；为正常时的输出。

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