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龙图腾网获悉深圳市纯金店实业有限公司申请的专利基于深度学习的铂金熔炼杂质预测与工艺优化系统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：CN121071651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511196710.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度学习的铂金熔炼杂质预测与工艺优化系统是由杨烽营设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的铂金熔炼杂质预测与工艺优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及铂金熔炼技术领域，公开了基于深度学习的铂金熔炼杂质预测与工艺优化系统。所述系统的特征提取模块通过深度卷积神经网络提取多尺度熔炼特征分量并计算复杂度指标；关键特征确定模块识别与杂质来源最相关的关键熔炼特征；优化参数生成模块结合历史熔炼基线特征、熔炼状态特征和复杂度指标生成个性化最优调控参数；序列重构模块重构特征序列并分解为反映杂质稳态特性的慢变分量和动态变化的快变分量；杂质预测模块确定杂质类别并生成其与熔炼工艺参数的映射关系；工艺优化执行模块基于映射关系生成控制指令实现熔炼过程优化。该系统通过多模块协同，实现铂金熔炼杂质的精准预测与工艺动态优化。

本发明授权基于深度学习的铂金熔炼杂质预测与工艺优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的铂金熔炼杂质预测与工艺优化系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取铂金熔炼过程的原始时间序列数据，所述原始时间序列数据包括熔炼温度序列、原料成分序列和熔炼环境参数序列； 特征提取模块，用于接收所述原始时间序列数据，通过深度卷积神经网络提取多尺度熔炼特征分量，并计算所述多尺度熔炼特征分量的复杂度指标； 关键特征确定模块，用于根据所述多尺度熔炼特征分量和所述复杂度指标，在多个熔炼特征分量中识别与杂质来源最相关的关键熔炼特征； 优化参数生成模块，用于获取历史熔炼基线特征、熔炼状态特征和所述复杂度指标，以生成熔炼过程个性化的最优调控参数； 序列重构模块，用于基于所述关键熔炼特征和所述最优调控参数，重构熔炼过程特征序列，并对所述熔炼过程特征序列进行时间序列分解，获取反映杂质稳态特性的慢变分量和反映杂质动态变化的快变分量； 杂质预测模块，用于根据所述慢变分量和所述快变分量，确定杂质类别，并生成杂质类别与熔炼工艺参数的映射关系； 工艺优化执行模块，用于基于所述映射关系生成熔炼工艺控制指令，以实现熔炼过程优化； 所述序列重构模块包括： 特征映射单元，用于构建时频映射矩阵，所述时频映射矩阵的矩阵元素由所述关键熔炼特征、所述最优调控参数对应的频率匹配度和预设的注意力调制系数经非线性组合生成； 序列生成单元，用于对所述时频映射矩阵进行多尺度时间分析，并通过自适应权重融合分析结果，生成所述熔炼过程特征序列； 分解执行单元，用于对所述熔炼过程特征序列进行迭代筛选，获取满足本征模态条件的多阶固有模态分量，并将前阶短周期分量归类为所述快变分量，将后阶长周期分量和残余项归类为所述慢变分量。

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