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龙图腾网获悉希望知舟技术(深圳)有限公司申请的专利工艺参数推荐方法和装置、芯片、介质和程序产品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：CN115169230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210783359.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权工艺参数推荐方法和装置、芯片、介质和程序产品是由郭传亮;童晓慧设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本工艺参数推荐方法和装置、芯片、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了异常工况的工艺参数推荐方法和装置、芯片、介质和程序。该方法包括：基于第一训练集，生成第一数学模型；获取异常工况下的异常工艺参数，利用第一数学模型进行推荐值算法以得到第二训练集的训练样本；将第二训练集的训练样本的生产结果产品指标转化为多目标优化指数；若多目标优化指数大于预设值，利用第二训练集优化第一数学模型的推荐值算法；若多目标优化指数小于预设值，基于第二训练集的训练样本，利用排产算法生成第三训练集；基于第三训练集，生成第二数学模型。上述方法能对数学模型进行优化，在当前生产中出现异常工况时，及时地对异常工况下的工艺参数进行调整，从而适应异常工况的变化，满足产品的生产结果指标。

本发明授权工艺参数推荐方法和装置、芯片、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种异常工况的工艺参数推荐方法，其特征在于，包括： 基于第一训练集生成第一数学模型；所述第一训练集是在正常工况下，基于研发阶段的设计计分卡，利用产品设计参数生成的； 获取异常工况下的异常工艺参数，利用所述第一数学模型进行推荐值算法以得到第二训练集的训练样本； 将所述第二训练集的训练样本的生产结果产品指标转化为多目标优化指数； 若所述多目标优化指数大于预设值，则利用所述第二训练集优化所述第一数学模型的所述推荐值算法； 若所述多目标优化指数小于所述预设值，则基于所述第二训练集的训练样本和排产算法生成第三训练集； 基于所述第三训练集生成第二数学模型； 其中， 所述基于所述第二训练集的训练样本和排产算法生成第三训练集包括：获取所述第三训练集的训练样本的数量；若所述第三训练集的训练样本的数量小于预设量值，则利用排产算法生成所述第三训练集； 其中，所述若所述第三训练集的训练样本的数量小于预设量值，则利用排产算法生成所述第三训练集包括： 若所述第三训练集的训练样本的数量小于所述预设量值，则利用排产算法调整所述第二训练集的训练样本的工艺参数以得到训练后的样本； 根据所述训练后的样本生成所述第三训练集； 所述方法还包括：通过机器学习的方法生成第二数学模型，将训练得到的第二数学模型作为最终使用版本，并利用生成的上述第二数学模型进行推荐值算法，得到第四训练集的训样本，再将第四训练集的训练样本的生产结果产品指标转化为第二多目标优化指数，直到该第二多目标优化指数大于预设值，并将最终达标的第四训练集的训练样本的工艺参数Xn推荐值设置为异常工况的最终推荐值，并在该异常工况下使用。

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