知识与数据联合驱动的矿物浮选过程工况识别方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410912077.X

申请日：

2024-07-09

公开(公告)号：

CN118887450A

公开(公告)日：

2024-11-01

发明(设计)人：

艾明曦许庆张进李鹏谢永芳

申请人：

云南大学

申请人地址：

650091 云南省昆明市翠湖北路2号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/82 G06V20/40 G06N3/0464 G06N3/084 G06N3/0895 G06N3/096

代理机构：

广西知华敏行专利代理事务所(普通合伙) 45139

代理人：

傅汝毅

法律状态：

公开

国省代码：

云南省昆明市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-11-01	公开	公开
2025-10-28	授权	授权
2024-11-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20240709

共 50 条

[1]

知识与数据联合驱动的矿物浮选过程工况识别方法及装置 [P].

艾明曦 ;

许庆 ;

张进 ;

李鹏 ;

谢永芳 .

中国专利 :CN118887450B ,2025-10-28

[2]

基于音频信号特征的浮选过程工况识别方法 [P].

王雅琳 ;

吴翰升 ;

王凯 ;

刘晨亮 ;

袁小锋 ;

谭栩杰 ;

李思龙 .

中国专利 :CN114510970A ,2022-05-17

[3]

基于音频信号特征的浮选过程工况识别方法 [P].

王雅琳 ;

吴翰升 ;

王凯 ;

刘晨亮 ;

袁小锋 ;

谭栩杰 ;

李思龙 .

中国专利 :CN114510970B ,2025-04-04

[4]

基于数据和知识双驱动集成学习的泡沫浮选工况识别方法 [P].

周晓君 ;

何一平 ;

杜洋伊 .

中国专利 :CN117853844A ,2024-04-09

[5]

一种基于手工特征和深度学习特征混合学习的浮选过程工况识别方法 [P].

艾明曦 ;

孔庆洁 ;

张进 ;

李鹏 ;

谢永芳 .

中国专利 :CN118172710B ,2024-12-06

[6]

基于动态时序图神经网络的浮选过程工况识别方法及系统 [P].

谢世文 ;

朱琴 ;

谢永芳 ;

吴宗泽 ;

唐朝晖 .

中国专利 :CN120219843A ,2025-06-27

[7]

一种基于手工特征和深度学习特征混合学习的浮选过程工况识别方法 [P].

艾明曦 ;

孔庆洁 ;

张进 ;

李鹏 ;

谢永芳 .

中国专利 :CN118172710A ,2024-06-11

[8]

基于动态时序图神经网络的浮选过程工况识别方法及系统 [P].

谢世文 ;

朱琴 ;

谢永芳 ;

吴宗泽 ;

唐朝晖 .

中国专利 :CN120219843B ,2025-10-03

[9]

一种锑浮选工况识别方法及系统 [P].

唐朝晖 ;

刘美丽 ;

刘金平 ;

阳春华 ;

杨贵军 ;

谭珍 .

中国专利 :CN103839057B ,2014-06-04

[10]

一种基于深浅层特征融合的浮选过程工况识别方法 [P].

何明芳 ;

陈江 ;

朱俊杰 ;

刘宏昌 .

中国专利 :CN117496436A ,2024-02-02

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