株式会社神户制钢所滨田光获国家专利权
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龙图腾网获悉株式会社神户制钢所申请的专利机器学习方法、机器学习装置、计算机程序产品、通信方法以及混炼装置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：CN115551687B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202180034865.8，技术领域涉及：B29B7/72；该发明授权机器学习方法、机器学习装置、计算机程序产品、通信方法以及混炼装置是由滨田光;山根泰明;山田则文;宫坂和夫设计研发完成，并于2021-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器学习方法、机器学习装置、计算机程序产品、通信方法以及混炼装置在说明书摘要公布了：本发明涉及的机器学习方法，获取包含与混炼物的性能评估相关的至少一个第一评估参数和至少一个混炼条件的状态变量；基于状态变量计算对至少一个混炼条件的决定结果的报酬；基于报酬更新用于根据状态变量决定至少一个混炼条件的函数；通过反复更新函数，决定最多地获得报酬的混炼条件，其中，至少一个第一评估参数包含有关混炼物的物理特性以及形状特征的至少其中之一。
本发明授权机器学习方法、机器学习装置、计算机程序产品、通信方法以及混炼装置在权利要求书中公布了：1.一种机器学习方法，是让机器学习装置决定用于将高分子材料混炼而得到混炼物的混炼装置的混炼条件的机器学习方法，其中，所述混炼装置具备： 被投入所述混炼物的材料的腔室； 将被投入到所述腔室的所述材料进行混炼的二轴以上的转子；以及， 负责所述二轴以上的转子的控制、所述材料的混炼时间的控制以及所述混炼装置的动作步骤的控制的控制器， 其特征在于，所述机器学习方法包括以下步骤： 获取包含与所述混炼物的性能评估相关的至少一个第一评估参数和至少一个混炼条件的状态变量； 基于所述状态变量计算对所述至少一个混炼条件的决定结果的报酬； 基于所述报酬更新用于根据所述状态变量决定所述至少一个混炼条件的函数；以及， 通过反复更新所述函数，决定最多地获得所述报酬的混炼条件，其中， 所述至少一个第一评估参数包含有关所述混炼物的物理特性以及形状特征的至少其中之一， 所述至少一个混炼条件是与所述材料相关的第一参数、与所述转子的控制相关的第二参数、与动作步骤相关的第三参数的至少其中之一，所述第三参数是从多个步骤之中的至少一个步骤的混炼时间、各步骤之中的至少一个步骤的材料投入时间、为了进入下一个步骤的条件之中的至少一个条件、累计混炼时间以及累计电量之中的至少其中之一选出的参数。
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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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