中国兵器装备集团自动化研究所有限公司李彦君获国家专利权
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龙图腾网获悉中国兵器装备集团自动化研究所有限公司申请的专利一种不良数据识别方法、装置、设备及存储介质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：CN115618285B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211189817.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种不良数据识别方法、装置、设备及存储介质是由李彦君;郭进勇;李全俊;韩智鹏;张博;杨治林设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种不良数据识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不良数据识别方法、装置、设备及存储介质，该方法克服了传统逻辑判定、统计学方法利用固定阈值分析对战斗部含能药柱工艺参数、质量参数不良数据识别稳定性差以及当不良的连续恒定数据处于正常数据振荡波谷与波峰之间时无法准确识别的缺点，降低了模型漏检的概率，提高了不良数据识别的准确性。相较于传统深度神经网络DNN，长短时记忆神经网络在处理时间序列数据时更具优势，模型精度一般更高，同时通过门控技术避免了输入序列很长时会出现的梯度消失或梯度爆炸问题。
本发明授权一种不良数据识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种不良数据识别方法，其特征在于，包括： 获取设备进行含能药柱成型过程中的成型工艺参数以及成型质量参数； 将所述成型工艺参数以及所述成型质量参数进行特征的标准化处理获得原始参数数据，所述原始参数数据包括标准化成型工艺参数以及标准化成型质量参数； 将所述标准化成型工艺参数以及所述标准化成型质量参数分别进行时序超前错位相减以及时序滞后错位相减，以便获得超前错位相减逻辑变换特征以及滞后错位相减逻辑变换特征； 将所述原始参数数据、所述超前错位相减逻辑变换特征以及所述滞后错位相减逻辑变换特征输入基于LSTM神经网络的不良数据识别模型，以便所述不良数据识别模型识别出不良数据或正常数据。
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