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龙图腾网获悉东华理工大学南昌校区申请的专利一种基于双能X射线的轻量级铜矿分选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：CN120105920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510579302.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于双能X射线的轻量级铜矿分选方法是由何剑锋;李卫东;夏菲;汪雪元;钟国韵;刁帆;孔钰文;王文;袁兆林;魏超;丁鹏;叶志翔设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双能X射线的轻量级铜矿分选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双能X射线的轻量级铜矿分选方法，包括如下步骤：采集铜矿石的双能X射线透射图；构建CBAL2‑Net模型；构建改进ResNet‑50模型；将CBAL2‑Net模型作为学生模型，将改进ResNet‑50模型作为教师模型，设计一个综合知识蒸馏策略对学生模型和教师模型进行蒸馏操作，得到Res‑CBAL2‑Net模型；将采集的图像输入Res‑CBAL2‑Net模型中，对铜矿石进行分选；本发明基于构建的学生模型和改进教师模型，设计了融合多种不同的蒸馏策略的综合策略对模型进行知识传递，得到目标模型Res‑CBAL2‑Net，与现有主流模型相比，对于铜矿分选的准确率大大提高。

本发明授权一种基于双能X射线的轻量级铜矿分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双能X射线的轻量级铜矿分选方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：采集铜矿石的双能X射线透射图，所述铜矿石的双能X射线透射图包括高能X射线透射图和低能X射线透射图； 步骤S2：构建轻量级卷积神经网络，在轻量级卷积神经网络中嵌入CBAM模块，并使用L2正则化方法对CBAM-Net模型的权重进行惩罚，得到CBAL2-Net模型； 步骤S3：构建ResNet-50模型，在ResNet-50模型中添加特征金字塔和CBAM模块，得到ResNet-50-FPN-CBAM模型，在ResNet-50-FPN-CBAM模型输出端设置降维模块和知识聚合模块，得到改进ResNet-50模型； 步骤S4：将CBAL2-Net模型作为学生模型，将改进ResNet-50模型作为教师模型，设计一个综合知识蒸馏策略对学生模型和教师模型进行蒸馏操作，得到Res-CBAL2-Net模型； 综合知识蒸馏策略包括预测分布蒸馏策略、特征蒸馏策略和注意力蒸馏策略； 步骤S5：将铜矿石的双能X射线透射图输入Res-CBAL2-Net模型中，对铜矿石进行分选。

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东华理工大学南昌校区，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区广兰大道418号；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”。