北京一控软件技术有限公司孙旻获国家专利权
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龙图腾网获悉北京一控软件技术有限公司申请的专利基于神经网络的轧制规程自适应计算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：CN120562478B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511072024.2，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于神经网络的轧制规程自适应计算方法及系统是由孙旻;王泽奇设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的轧制规程自适应计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的轧制规程自适应计算方法及系统，涉及冶金工业自动化与智能制造技术领域，解决了难以通过构建双神经网络模型根据新产生的来料数据和实际轧制规程，调整和更新自身参数的技术问题；包括以下步骤：收集来料数据，对厚度数据进行对数变换并引入厚度变化率作为输入特征，然后构建第一神经网络预测轧制道次数，第二神经网络计算各道次压下率及张力参数，并将模型嵌入生产系统实时生成轧制规程，最后整合新数据与历史样本，通过数据集构建、离线训练和在线学习持续优化模型，在线学习阶段引入贝叶斯更新规则，结合新数据与历史知识动态调整模型参数，实现了轧制规程的自适应优化。
本发明授权基于神经网络的轧制规程自适应计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的轧制规程自适应计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集来料数据，对厚度数据采用对数变换，并引入厚度变化率计算，将其作为输入特征之一； S2：构建双神经网络模型，包括第一神经网络与第二神经网络，第一神经网络用于预测轧制道次数，第二神经网络用于计算各道次压下率以及张力参数； 将训练好的模型嵌入生产系统，实时接收来料数据与厚度变化率并输入第一神经网络预测道次数，结合预测道次数、来料数据以及厚度变化率，通过第二神经网络计算各道次参数，以生成完整轧制规程； S3：整合新数据与历史样本，设计自适应学习机制，包括数据集构建阶段、离线训练阶段以及在线学习阶段，并在在线学习阶段中引入贝叶斯更新规则，通过在线学习持续优化模型，反馈至双神经网络模型中。
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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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