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基于注意力机制的多分支LSTM稀土萃取流程模拟

一、引言

稀土元素因其独特的物理和化学性质，在众多领域如电子、磁性材料、光学材料等都有着广泛的应用。稀土萃取作为其生产过程中的关键环节，对提取效率和纯度要求极高。随着人工智能技术的发展，数据驱动的模拟方法在稀土萃取流程中逐渐显现出其巨大的潜力。本文提出了一种基于注意力机制的多分支LSTM模型，用于模拟稀土萃取流程，以期提高萃取效率和纯度。

二、LSTM与注意力机制

LSTM（长短期记忆）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习长期依赖信息。在处理序列数据时，LSTM能够有效地捕捉时间序列中的模式和趋势。而注意力机制则是一种让模型自动关注重要