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龙图腾网获悉四川新康意众申新材料有限公司申请的专利基于神经网络的塑料制造工艺参数优化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：CN120633474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511120845.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的塑料制造工艺参数优化方法及系统是由张仪;姜立菲;文量;杜文杰;郭飞龙设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的塑料制造工艺参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于神经网络的塑料制造工艺参数优化方法及系统，涉及塑料制造工艺参数优化技术领域，包括以下步骤：选取基准塑料，获取基准塑料的塑料基准性能参数；基于塑料基准性能参数，通过第一优化模型获取塑料基准工艺参数；获取塑料目标性能参数；当塑料目标性能参数与塑料基准性能参数一致的时候，直接采用塑料基准工艺参数作为塑料优化工艺参数，否则基于塑料基准性能参数、塑料基准工艺参数和塑料目标性能参数，通过第二优化模型获取塑料优化工艺参数。本发明具有实现高效、可控、精确和广覆盖性的工艺参数优化的优点。

本发明授权基于神经网络的塑料制造工艺参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的塑料制造工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 选取基准塑料，获取基准塑料的塑料基准性能参数，塑料基准性能参数用作塑料的性能参数的基准参考值，塑料的性能参数包括D种用于表征塑料性能的性能参数； 基于塑料基准性能参数，通过第一优化模型获取塑料基准工艺参数，塑料基准工艺参数为使得成品塑料满足塑料基准性能参数的M种类型的工艺参数的集合； 获取塑料目标性能参数，塑料目标性能参数为待制作的塑料的性能参数的目标值，为D种类型的性能参数的集合； 当塑料目标性能参数与塑料基准性能参数一致的时候，直接采用塑料基准工艺参数作为塑料优化工艺参数，否则基于塑料基准性能参数、塑料基准工艺参数和塑料目标性能参数，通过第二优化模型获取塑料优化工艺参数，塑料优化工艺参数为使得成品塑料满足塑料目标性能参数的M种类型的工艺参数的集合； 所述基准塑料和所述塑料基准性能参数的获取方法为： 获取目标工厂内时间T内的计划塑料生产数据，计划塑料生产数据包括生产的塑料的种类、每种塑料的产量和每种塑料的目标性能参数； 根据所述计划塑料生产数据获取每种塑料的基准评价参数，所述基准评价参数用于评估塑料的性能参数作为基准性能参数的合适程度； 根据所有种类的塑料的基准评价参数进行评估，选择合适程度最高的塑料作为所述基准塑料，其目标性能参数作为所述基准性能参数； 所述第一优化模型包括： 输入层，用于接收所述塑料基准性能参数，得到输入向量，； 第一隐藏层，包括128个神经元采用ReLu激活函数，输出： ； 第二隐藏层，包括64个神经元采用ReLu激活函数，输出： ； 输出层，用于输出所述塑料基准工艺参数的向量： ； 其中，、和为权重，、和代表偏置，代表实数集； 所述通过第二优化模型获取塑料优化工艺参数的方法为： 基于所述塑料基准性能参数、所述塑料基准工艺参数和所述塑料目标性能参数通过拟合模型建立优化目标函数和约束条件； 基于优化目标函数和约束条件求解获取多个候选解； 建立评价指标从多个维度对多个候选解进行综合性评估，在多个候选解中选出最优解； 建立所述优化目标函数和所述约束条件的方法为： 分别建立每种所述性能参数的变化量与多种所述工艺参数的变化量的拟合模型： ； 其中，为因变量且代表第d个所述性能参数的变化量，,为自变量且代表第m个所述工艺参数的变化量，为计算第d个所述性能参数的变化量时多项式第b项的系数,B为多项式项数； 建立所述优化目标函数的方法为： ； ； 其中，作为优化对象，，为所述塑料目标性能参数X中的第d个参数，为所述基准性能参数中的第d个参数，P为惩罚项，为惩罚项权重，if为真值函数，为所述塑料目标性能参数中的第d个参数的误差容忍值； 建立所述约束条件的方法为：分别为每个所述工艺参数设置一个阈值范围； 所述基于优化目标函数和约束条件求解获取多个候选解的方法为： 通过梯度下降法基于优化目标函数和约束条件求解，得到第一类候选工艺参数Y，将第一类候选工艺参数加入候选解的集合； 以所述第一类候选工艺参数Y中的第m个工艺参数为中心，，分别建立正态分布： ； 基于正态分布进行单点采样得到一个基于的扰动工艺值,将所有的组合得到第二类候选工艺参数，重复该操作得到多个第二类候选工艺参数，将所有第二类候选工艺参数加入候选解的集合。

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