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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利一种生产用电机运行频率预测模型训练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：CN120298829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510766510.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种生产用电机运行频率预测模型训练方法是由张继炎;彭明;刘艳芳设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生产用电机运行频率预测模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生产用电机运行频率预测模型训练方法，通过采集烟草图像组并利用三维点云模型提取烟草图像特征，将其转换为烟草横截面面积变化序列后划分生产阶段，筛选出波动率符合要求的预选阶段信息；同步采集电机运行信息并匹配得到预选电机信息及其运行频率；采用高斯过程回归算法构建预测模型，通过多尺度特征提取获取趋势特征和局部波动特征作为输入，预选运行频率作为输出标签进行训练，优化超参数得到最终预测模型；建立的动态置信区间评估机制可实现模型增量训练。本发明根据烟叶实际状态动态调整电机运行频率，显著提升了烘干质量和批次稳定性。

本发明授权一种生产用电机运行频率预测模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种生产用电机运行频率预测模型训练方法，其特征在于，包括： 按照预设频次采集烟草图像组，烟草图像组包括多帧连续的烟草图像信息； 将烟草图像组输入至三维点云模型进行图像处理，得到预设区域的烟草图像特征； 将烟草图像特征转换为烟草横截面面积变化序列，根据烟草横截面面积变化序列划分烟草生产阶段，并将烟草图像特征按照烟草生产阶段进行数据切分，得到多个生产阶段信息； 提取生产阶段信息的横截面波动率，提取横截面波动率置于预设波动阈值范围内的生产阶段信息，记为预选阶段信息； 在采集烟草图像组时同步采集电机运行信息，并将置于预选阶段信息所属的时间区段内的电机运行信息记为预选电机信息； 获取预选电机信息中的电机运行频率，记为预选运行频率，以及获取预选阶段信息的烟草横截面面积变化序列，记为预选面积变化序列； 将预选运行频率与预选面积变化序列进行拟合，构建基础预测模型，采用高斯过程回归算法进行基础预测模型的模型训练，包括： 设置径向基函数作为核函数； 对预选面积变化序列进行多尺度特征提取，获取面积变化的趋势特征和局部波动特征； 将趋势特征和局部波动特征共同作为输入特征，预选运行频率作为输出标签对基础预测模型进行训练； 通过最大化边缘似然函数优化高斯过程中的超参数，并更新基础预测模型的参数信息，得到最终预测模型； 建立动态置信区间评估机制，当新输入数据的预测结果超出置信区间时触发当前最终预测模型的增量训练。

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