国家知识产权局信息显示，晋城赛格科技股份有限公司申请一项名为“基于深度学习的末煤回收率异常监测方法与系统”的专利，公开号CN122490357A，申请日期为2026年5月。

专利摘要显示，本发明涉及监测技术领域，尤其涉及基于深度学习的末煤回收率异常监测方法与系统，方法包括：获取末煤生产传感时间序列并重构时空特征关联矩阵，将上一周期预测偏差累加值转换为分数阶微分参量，经分数阶微积分运算与高阶差分扩维生成层级融合空间簇，基于曲率衰减临界点截断降维得到瓶颈压缩基阵与高频残差注意力补偿算子，提取频域三阶累积双谱特征并解算交叉相位张量，将补偿算子注入交叉相位张量获得特征信道激活矩阵，经深度神经网络提取深层拓展序列组，计算偏移积分更新预测偏差累加值并反馈至下一周期，超出置信边界时输出异常报警信号。通过本发明的技术方案，能够对末煤回收率异常进行准确监测。

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作者：情报员