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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种端到端纱线质量预测模型及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：CN117113014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311135432.9，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种端到端纱线质量预测模型及方法是由王梦蕾;王静安;卢雨正;郭明瑞;高卫东设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端纱线质量预测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明属于纱线质量预测技术领域，提供了一种端到端的纱线质量预测模型及方法，该模型包含如下模块：模块1是数据预处理模块，即对模型输入的纺纱技术参数进行向量化表达。模块2是配棉信息特征提取模块，即搭建基于自注意力机制的神经网络框架对变长的配棉信息序列数据进行充分学习，实现混配原料的综合特征表达。模块3是特征融合及纱线质量预测模块，实现纱线质量的预测。与传统的纱线质量预测模型相比，本发明提供的模型是一个基于学习的、具有通用性的端到端预测模型，能够灵活适应纺纱生产过程中涉及的不同类型信息，有效提升了预测准确性和预测效率，有望扩展至其他智能制造领域。

本发明授权一种端到端纱线质量预测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端纱线质量预测模型，其特征在于：包括如下模块： 模块1、数据预处理模块，即对模型输入的纺纱技术参数进行向量化表达； 所述的数据预处理模块是对模型输入的纺纱技术参数进行向量化表达，包括如下具体实施方法： 1.1对于每一条棉纤维属性数据首先采用一个神经网络层E，将配棉属性映射到一个新的特征空间，构成棉纤维特征xc；一方面保障特征对复杂配棉信息的表达能力，另一方面便于配棉信息特征提取模块使用； 1.2对于各项工艺参数和纱线规格数据，采用向量编码的方式将p项工艺参数排列为数值向量的形式，记作将c项纱线规格参数排列为数值向量的形式，记作再将二者拼接成一个新的p+c维特征向量，记作控制特征 模块2、配棉信息特征提取模块，即搭建基于自注意力机制的神经网络框架对变长的配棉信息序列数据进行充分学习，实现混配原料的综合特征表达； 所述模块2中，提出的模型设计了一个可学习的自注意力模块用以提取配棉信息；具体地，将原料的物理特征映射到一个可加权的特征空间，再根据原料比例进行加权融合，实现混配原料的综合特征表达；包括如下具体计算步骤： 2.1将经神经网络层E处理得到的棉纤维特征xc转换获得dm维度的键K，值V和查询Q： Qj＝xcWj q4 式2、3和4中，为可训练的权重矩阵； 2.2对Qj、Kj和Vj进行基于点积的注意力计算： 2.3将提取到的注意力信息经过神经网络模块映射为一个新的、可加权的棉纤维属性特征向量记作xa，其中再以配棉比例为权重聚合xa，实现配棉信息的特征建模；配棉比例由向量xp＝p1,p2,p3,…,pl表示，通过xp与xa的加权求和我们得到可表征混合棉质量的特征向量xm； 模块3、特征融合及纱线质量预测模块，即首先采用一个门控制的回归预测模块将控制特征与混合棉属性特征进行融合，引导模型在混配棉纤维的综合特征中聚焦相关信息，接着将融合特征映射至纱线质量空间，由此对纺纱制造中的信息传递过程建模，实现纱线质量的预测。

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