【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及石墨矿品位分类，特别是涉及一种石墨矿品位分类模型训练方法、应用方法及相关装置。
技术介绍
1、石墨矿作为一种重要的自然资源，其广泛的应用覆盖了多个关键工业领域。在中国，石墨矿不仅是国家工业发展的重要支柱，也是新兴
发展的关键材料之一，作为全球最大的石墨生产和消费国，中国对石墨矿资源的依赖日益增长，对石墨矿品位的准确快速检测变得更为重要，然而，传统的石墨矿品位检测方法主要依赖化学分析技术，例如高频红外碳硫仪，这种方法耗时、成本高，且在大规模样品分析时存在时效性不足的问题，解决时滞问题是提高生产效率的关键，鉴于此，开发一种更快速、准确且经济环保的石墨矿碳品位识别分类模型具有重要意义，也是对现代工业生产智能化发展需求的相应。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种石墨矿品位分类模型训练方法、应用方法及相关装置，可快速、准确对石墨矿品位进行识别分类。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种石墨矿品位分类模...
【技术保护点】
1.一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述获取训练集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述TRA-FFNet模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述TransformerBlock包括：
5.根据权利要求3所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述融合模块包括：
6.根据权利要求1所述的一种石墨矿品位分类模型训练方...
【技术特征摘要】
1.一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述获取训练集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述tra-ffnet模型包括：
4.根据权利要求3所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述transformerblock包括：
5.根据权利要求3所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述融合模块包括：
6.根据权利要求1所述的一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述损失函数为crossentropyloss损失函数。
7.一种石墨矿品位分类模型应用方法，其特征在于，所述方法包括：
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