基于多分支回归生成对抗网络的稀土萃取分离流程模拟方法OA
针对基于萃取机理的稀土萃取工艺流程模拟难以吻合实际萃取生产工况的问题,提出一种基于多分支回归生成对抗网络的稀土萃取分离流程模拟方法,实现稀土萃取分离各级萃取槽稀土元素组分含量的精准计算.首先,针对稀土萃取生产现场有效样本数量较少的问题,采用生成对抗网络(GAN)构造生成对抗模型,依据稀土萃取工艺串级分离特点,使用多分支深层网络构造GAN的生成器,逐级学习萃取级间数据的深层特征;提出判别器与回归器的浅层特征共享机制,回归器复用判别器首层卷积特征以提升预测性能,并通过回归一致性约束以生成更真实的样本;根据多分支网络结构特点,设计一种递归渐进式对抗训练策略,固定前一分支子GAN模型学习到的网络参数并作为下一分支子GAN的共同特征,各分支子GAN内部生成器、判别器、回归器三者循环对抗训练,在保证模型稳定收敛的同时,精准捕捉级间耦合特征.仿真结果表明了本文所提方法的有效性.
朱建勇;王佳浩;韩泽润;廖良芳;杨辉
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信息技术与安全科学
生成对抗网络稀土元素多分支网络组分含量
《自动化学报》 2026 (8)
P.1791-1806,16
国家重大专项(2026ZD16010302)国家自然科学基金(62363010)江西省自然科学基金(20252BAC250019)江西省双千计划(SSQ2023018)资助。
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