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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测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：CN119719683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411909289.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法是由梁科;冯炜哲;潘明章;官维;文涛;苏悦设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法，涉及无损检测技术，获取具有厚大球墨铸铁缺陷的测量数据，并将测量数据分成训练集和测试集；通过相空间重构将训练集中的测量数据由低维数据转换成高维数据，再通过预测算法将高维数据映射到一维实数域中得到下一个时间点的预测输出，以获取预测值；根据预测算法的预测值建立BP神经网络结构，并通过改进的HGAPSO算法寻求最优的BP神经网络权值和阈值的最佳初始值；将采集待测试的厚大球墨铸铁的实时数据输入到BP神经网络结构中，以得到厚大球墨铸铁的缺陷输出结果。本发明能够预测下一炉的厚大球墨铸铁缺陷，减少球墨铸铁缺陷以及异常的出现，有助于全面预测球墨铸铁的缺陷。

本发明授权一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、获取具有厚大球墨铸铁缺陷的测量数据，并将所述测量数据分成训练集和测试集； S2、对采集到的8种化学元素含量、冷却速率以及壁厚先进行归一化处理，处理后的训练集中的测量数据将通过相空间重构从低维数据转换成高维数据，再通过预测算法基于局部线性模型将高维数据映射到一维实数域中得到下一个时间点的预测输出，以获取预测值； S3、根据所述预测值建立BP神经网络结构，并通过引入了动态调整因子和高斯变异算子的改进的HGAPSO算法寻求最优的BP神经网络权值和阈值的最佳初始值； S4、所述BP神经网络结构利用最优的BP神经网络权值和阈值的最佳初始值对训练集进行训练，并在所述BP神经网络结构的均方误差达到最小均方误差的时候停止训练；利用训练好的BP神经网络结构对测试集的测试数据进行测试，并将其与测试集的测试数据相对应的厚大球墨铸铁缺陷的实际值进行对比，若一致，则说明所述BP神经网络结构的构建符合要求； S5、将采集待测试的厚大球墨铸铁的实时数据输入到步骤S4中构建的符合要求的BP神经网络结构中，以得到厚大球墨铸铁的缺陷输出结果。

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广西大学，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号；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”。

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