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龙图腾网获悉洛阳市大资塑业有限公司;河南科技大学申请的专利一种热处理工艺参数偏差智能校正方法、系统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：CN120993867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511495014.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种热处理工艺参数偏差智能校正方法、系统及存储介质是由魏世忠;陈冲;戴少武;毛丰;师洪强;张博;张冀;于保宁;林乙丑;于华设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热处理工艺参数偏差智能校正方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种热处理工艺参数偏差智能校正方法、系统及存储介质，属于生产优化技术领域，该方法包括：对原始生产数据进行数据扩充，基于扩充数据在本地训练第一预测模型获得第二预测模型，计算各工厂不同第二预测模型相同位置处网络参数的偏差，基于偏差确定调整数值，基于调整数值修正网络参数，定义修正完成的第二预测模型为第三预测模型，将实时生产数据输入至第三预测模型，第三预测模型中的动态调整机制根据产品类型调整网络层数，并输出工艺调整量和对应的置信度；当置信度小于第二阈值时，调用历史案例库对工艺调整量进行修正，本发明通过本地与云端模型的协同校正机制，实现了热处理工艺参数的实时动态调整。

本发明授权一种热处理工艺参数偏差智能校正方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种热处理工艺参数偏差智能校正方法，其特征在于，包括： 获取每个工厂各个工序的原始生产数据，对所述原始生产数据进行数据扩充，获得扩充数据； 建立包含动态调整机制的第一预测模型，基于所述扩充数据在本地训练对应的所述第一预测模型，获得第二预测模型，计算不同工厂所述第二预测模型相同位置处网络参数的偏差； 若所述偏差超过第一阈值，则基于所述偏差确定调整数值，基于所述调整数值修正各个所述第二预测模型在同一位置处的网络参数，并基于修正前后所述第二预测模型预测准确度的变化确定是否保留修正后的网络参数； 定义修正完成的所述第二预测模型为第三预测模型，将实时生产数据输入至所述第三预测模型，所述第三预测模型确定本次生产目标产品的产品类型，所述动态调整机制根据产品类型调整网络层数，并输出工艺调整量和对应的置信度； 当所述置信度小于第二阈值时，将实时生产数据上传至云端的调整模型，调整模型调用历史案例库对所述工艺调整量进行修正； 计算不同工厂所述第二预测模型相同位置处网络参数的所述偏差包括以下步骤： 在所述第二预测模型的数量达到第一数值后，云端的修正模型获取各个所述第二预测模型的网络参数，将相同位置处的网络参数聚合为数据组，所述数据组中选择一个网络参数作为第一数据，其余的网络参数作为第二数据，计算所述第二数据的平均值，将所述第一数据与该平均值的差值作为所述偏差； 基于所述偏差确定所述调整数值包括以下步骤： 获取所述数据组中包括网络参数的数据数量，若所述数据数量不大于第三阈值，则设置调整系数，基于所述调整系数对所述偏差进行缩小，获得过渡数值，基于所述过渡数值对网络参数进行修正，获得所述调整数值； 若所述数据数量大于所述第三阈值，则基于高斯核函数对数据进行密度估计，基于密度估计结果确定所述数据组中网络参数的模态，计算每个模态的峰度系数，基于所述峰度系数确定修正系数，确定网络参数对应的主模态，并获取网络参数与主模态之间的分布距离，基于所述分布距离和所述修正系数对网络参数进行修正，获得所述调整数值，将所述数据组修正前后信息熵的差值作为熵变化量，当熵变化量小于预设熵容忍度时停止对所述数据组的修正，否则继续所述数据组中的网络参数进行修正。

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