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龙图腾网获悉山东大学日照研究院申请的专利基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统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：CN120408251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510905609.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统是由张进生;张钟予;郭京;公衍涛;丁海超设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统，涉及磨削加工工艺参数优化领域，获取磨削工艺的输入特征数据，得到规范化特征集；基于规范化特征集，构建多目标预测模型；多目标预测模型包括回归模型和分类模型，通过动态聚类与目标优先调整的装袋法训练回归模型；通过协进化算法与贝叶斯优化协同调整多目标预测模型的超参数，生成优化的多目标预测模型；将待优化的磨削工艺参数范围输入至优化的多目标预测模型，预测多目标性能指标，通过综合评分选择最优工艺参数组合。通过动态K‑Means聚类、目标优先调整及协同进化算法的协同机制，显著提升超薄片磨削工艺的加工精度、稳定性和效率。

本发明授权基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法，其特征在于，包括： 获取磨削工艺的输入特征数据并进行预处理，得到规范化特征集； 基于所述规范化特征集，构建多目标预测模型；所述多目标预测模型包括端跳差值、应力差值及平面度的回归模型和端跳正负比例的分类模型，通过动态聚类与目标优先调整的装袋法训练回归模型；其中所述动态聚类与目标优先调整的装袋法包括： 通过聚类算法对规范化特征集进行初始聚类，并根据多目标预测误差动态调整簇中心； 基于目标优先级确定当前优先目标，基于当前优先目标从误差贡献大的簇中采样数据，替换装袋法中的数据生成多个新子数据集，基于新子数据集训练决策树，集成多个决策树得到训练好的回归模型； 基于训练好的回归模型预测端跳差值、应力差值及平面度； 进一步的技术方案，根据多目标预测误差动态调整簇中心，公式表示为： 其中，表示第个簇中心的调整向量，表示调整步长，表示第个簇中心的数据点集合，表示第个数据点的预测误差，表示第个簇内误差的均值，表示第个数据点的特征向量，表示第个簇的中心向量； 通过协进化算法与贝叶斯优化协同调整多目标预测模型的超参数，生成优化的多目标预测模型； 将待优化的磨削工艺参数范围输入至所述优化的多目标预测模型，预测多目标性能指标，通过综合评分选择最优工艺参数组合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学日照研究院，其通讯地址为：276827 山东省日照市高新区学苑路237号高新智慧谷一号楼七层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。