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龙图腾网获悉山东永正产业技术研究院有限公司;山东永正新材料有限公司;山东产研海聚新材料有限公司;山东永正水泥有限公司申请的专利一种基于物联采集的胶凝材料生产能耗评估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：CN120317735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510357264.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于物联采集的胶凝材料生产能耗评估方法是由窦霆;李凯;孙建家;王家苗;柳桂喆;朱梦娴;陈泽宇设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联采集的胶凝材料生产能耗评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联采集的胶凝材料生产能耗评估方法，包括元学习与迁移学习融合框架，其特征在于，还包括以下步骤：S1：所述元学习与迁移学习融合框架先将源域胶凝材料生产数据以批次和分类任务作为训练胶凝材料生产数据的基本单元进行划分，以任务为单元的胶凝材料生产数据划分的方式，划分后的胶凝材料生产数据作为元学习的基本输入单元。通过元学习的多任务学习范式，利用支撑集和查询集的划分，在少量胶凝材料生产数据样本的情况下，实现模型的快速适应性学习，解决小样本学习问题，此外，通过迁移学习从源域胶凝材料生产数据到目标域数据的知识迁移，处理跨域学习问题，增强模型对不同生产环境的适应能力。

本发明授权一种基于物联采集的胶凝材料生产能耗评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联采集的胶凝材料生产能耗评估方法，包括元学习与迁移学习融合框架，其特征在于，还包括以下步骤： S1：所述元学习与迁移学习融合框架先将源域胶凝材料生产数据以批次和分类任务作为训练胶凝材料生产数据的基本单元进行划分，以任务为单元的胶凝材料生产数据划分的方式，划分后的胶凝材料生产数据作为元学习的基本输入单元，每一个任务又分为支撑集和查询集，支撑集和查询集包含胶凝材料生产数据的各个类别，每一个类别下有各个胶凝材料生产数据样本，且支撑集和查询集的划分比例为8:2； S2：通过物联网采集得到源域胶凝材料生产数据，通过在生产线的关键设备上安装传感器实现数据采集； S3：通过物联网设备将采集的数据以加密形式传输至中央数据处理中心，在数据中心，数据首先进行预处理，包括数据清洗和格式标准化，然后存储于高可用性的数据仓库中，数据存储采用结构化查询语言数据库管理系统； S4：在完成所有批次的任务学习后，得到最优初始化参数，当遇到新任务时，利用新任务的支撑集对最优初始化参数进行微调，得到最适合新任务的参数； S5：采用动态脉冲调优策略对用于胶凝材料生产数据特征提取的神经网络的参数进行优化，所述动态脉冲调优策略通过模拟自然界中的声波传播与回声定位机制，采用基于脉冲波传播和回声反馈的参数调整方法，区别于神经网络训练时的传统梯度下降方式，通过模拟脉冲波在高维参数空间中的传播及其回声信号，动态调整神经网络的权重和偏置，解决梯度下降算法中局部最优问题； 所述元学习与迁移学习融合框架与基于能耗评估模型弱关联策略的元学习不同，其融合的迁移学习模块挖掘胶凝材料生产数据浅层特征下的细微特征，迁移学习的优势是能充分利用源域胶凝材料生产数据样本对能耗评估模型预训练，具体采用黎曼神经网络能耗评估模型进行迁移；黎曼神经网络能耗评估模型采用基于分数阶求导的黎曼神经网络分类算法，在胶凝材料生产中，数据的非线性、高维和复杂结构使得传统的欧几里得空间建模方法很难全面捕捉数据间的复杂关系，所述基于分数阶求导的黎曼神经网络算法，利用非欧几里得空间对胶凝材料生产数据进行投影和特征提取，能更精确地捕获这些复杂关系；将胶凝材料生产数据投影到非欧几里得空间中的点，进一步地处理嵌入在黎曼流形上的胶凝材料生产数据；在传统的黎曼神经网络算法基础上，采用分数阶求导来处理黎曼流形上的胶凝材料生产数据，使得网络更精细地调整学习过程中的权重更新，提高对复杂胶凝材料生产数据结构的适应性和分类准确性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东永正产业技术研究院有限公司;山东永正新材料有限公司;山东产研海聚新材料有限公司;山东永正水泥有限公司，其通讯地址为：256500 山东省滨州市博兴县经济开发区兴博三路与兴业六路交叉口往东100米路北；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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