人工智能矿石分类方法：中国矿业大学寻求产业化合作

一、成果速览

中国矿业大学研发的迁移学习与模型剪枝矿石分类方法，是一项面向矿山智能选矿的人工智能技术。该技术融合迁移学习与模型剪枝，帮助矿企对复杂矿物自动分类，解决选矿现场识别难题。研究团队基于公开科研资料形成了该矿石分类方法。目前该成果处于中试阶段，专利实施许可信息已公开，拟许可沈阳隆基电磁科技开展合作。该技术面向矿山智能化升级企业需求，适合寻址阶段的产业项目。它可服务于需要智能识别矿石的企业。

二、技术亮点

1. 迁移学习与模型剪枝融合，形成矿石分类方法。

2. 结合矿物特征提升分类适配能力。

3. 中试阶段验证了该方法的有效性。

基于公开资料改写，具体性能数据以单位公开发布为准。该方法面向矿石智能分选场景，可辅助企业开展智能选矿。

三、成熟度与应用场景

该技术当前处于中试阶段。适合矿石智能分选、选矿过程感知。适合智慧矿山、选矿企业等智能化升级项目。适合寻求智能化升级的区域矿企。该阶段适合与产业方联合开展中试验证。

四、合作方式

当前可行的合作模式为专利实施许可。企业可对接中国矿业大学科学技术研究院，推动中试成果转化。高校可提供技术评估与中试条件支持。

五、平台服务提示

办厂易可联合技术转移服务机构、产业基金、园区招商伙伴，促成高校科研院所与企业的产学研对接，推动技术成果产业化落地。平台将协同撮合产学研合作。

结构化字段：

成果名称：迁移学习与模型剪枝矿石分类方法

所属单位：中国矿业大学

技术领域：人工智能/选矿感知

成熟度：中试阶段

核心指标：迁移学习与模型剪枝融合的矿石分类方法，拟许可给沈阳隆基电磁科技股份有限公司，拟交易价格150万元。

合作方式：专利实施许可

联系方式：中国矿业大学科学技术研究院官方对接渠道 https://dsi.cumt.edu.cn/（仅公开官网，不采集个人手机微信）

来源URL：https://dsi.cumt.edu.cn/info/1064/7670.htm

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