深圳桥斯技术有限公司王其获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳桥斯技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的复合纤维膜孔径分布预测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：CN119888731B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510387383.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于深度学习的复合纤维膜孔径分布预测方法是由王其设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的复合纤维膜孔径分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的复合纤维膜孔径分布预测方法，涉及分布预测技术领域，其通过采集多种图像数据并分别进行编码，并通过注意力机制生成复合编码特征向量；基于所述复合编码特征向量，对纤维交联区与非交联区进行区域分割，提取并量化孔径分布主导特征；结合所述孔径分布主导特征及纺丝工艺参数，进行关联编码；基于关联编码，优化深度预测网络，并采用误差校正机制调整所述关联编码的参数权重。能够精确预测复合纤维膜的孔径分布，为材料设计优化和生产过程的控制提供有力支持。
本发明授权一种基于深度学习的复合纤维膜孔径分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的复合纤维膜孔径分布预测方法，其特征在于，包括： 采集多种图像数据并分别进行编码，并通过注意力机制生成复合编码特征向量； 基于所述复合编码特征向量，对纤维交联区与非交联区进行区域分割，提取并量化孔径分布主导特征； 结合所述孔径分布主导特征及纺丝工艺参数，进行关联编码； 所述关联编码包括：基于所述孔径分布主导特征，提取交联区与非交联区的孔径梯度特征；获取纺丝工艺参数，包括纺丝液浓度、喷丝速度和凝固浴条件，并对纺丝工艺参数进行标准化处理；基于标准化处理后的纺丝工艺参数，采用映射策略，将所述基于标准化处理后的纺丝工艺参数与所述孔径梯度特征进行非线性关联； 基于关联编码，优化深度预测网络，并采用误差校正机制调整所述关联编码的参数权重。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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