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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司;成都京东方光电科技有限公司申请的专利一种故障检测模型的训练方法、装置、故障检测方法、电子设备和可读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：CN113537367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202110823775.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种故障检测模型的训练方法、装置、故障检测方法、电子设备和可读存储介质是由王杨;刘钊;王晓宵设计研发完成，并于2021-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障检测模型的训练方法、装置、故障检测方法、电子设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种故障检测模型的训练方法、装置、故障检测方法、电子设备和可读存储介质。本发明实施例通过获取显示基板的故障信息以及与所述显示基板对应的维修数据；将所述故障信息输入模糊神经网络，以通过所述模糊神经网络生成维修方案；根据所述维修数据和所述维修方案对所述模糊神经网络进行训练获得故障检测模型。这样，本发明实施例能够不断获取故障信息并学习对于故障的处理方式，从而能够实现对于更多的故障的识别和处理，有助于提高对于显示基板存在的故障的识别效果。

本发明授权一种故障检测模型的训练方法、装置、故障检测方法、电子设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种故障检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取显示基板的故障信息以及与所述显示基板对应的维修数据； 将所述故障信息输入模糊神经网络，以通过所述模糊神经网络生成维修方案，所述故障信息包括存在不同故障的显示基板的图像，将所述故障信息输入模糊神经网络包括：将所述存在不同故障的显示基板的图像输入所述模糊神经网络； 根据所述维修数据和所述维修方案对所述模糊神经网络进行训练获得故障检测模型； 所述根据所述维修数据和所述维修方案对所述模糊神经网络进行训练获得故障检测模型，包括： 将所述维修方案和所述维修数据相对比以生成差异数据；其中，所述差异数据由以下公式获得： ； 其中，为实际的维修数据Y1的期望值，在计算获得了差异数据之后，通过优化算法调整模糊神经网络中各节点的权值；其中，通过以下公式对各节点的权值进行优化： ； ； ； c为模糊神经网络中的模糊化层用于计算输入信息包括的多个输入分量的隶属度计算公式中的函数中心，b为模糊神经网络中的模糊化层用于计算输入信息包括的多个输入分量的隶属度计算公式中的函数宽度，p为后件网络中，第二输入层对于输入信息的处理结果；和均为预设系数，c、b和p的上标代表优化的次数； 根据所述差异数据调整所述模糊神经网络的参数； 迭代执行上述生成差异数据以及调整模糊神经网络的参数的步骤，在所述差异数据的精度小于预设阈值或迭代次数达到预设次数阈值时，将所述模糊神经网络作为训练完成的故障检测模型。

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