株式会社日本制钢所平野峻之获国家专利权
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龙图腾网获悉株式会社日本制钢所申请的专利机械学习方法、计算机程序产品、机械学习装置和成型机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：CN116075409B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202180054735.0，技术领域涉及：B29C45/76；该发明授权机械学习方法、计算机程序产品、机械学习装置和成型机是由平野峻之设计研发完成，并于2021-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本机械学习方法、计算机程序产品、机械学习装置和成型机在说明书摘要公布了：本发明提供一种学习模型的机械学习方法，学习模型在被输入了观测数据的情况下输出变动参数，观测数据通过对使用了成型机的实际成型的物理量进行观测而得到，变动参数是使通过实际成型得到的成型品的缺陷度降低的、涉及成型机的成型条件的变动参数。机械学习方法包括以下步骤:对流体分析装置设定变动参数和固定参数，模拟成型工序；取得与通过模拟得到的成型品的缺陷度关联的缺陷关联参数；根据所取得的缺陷关联参数，算出成型品的缺陷度；以及使用对流体分析装置设定的变动参数和与算出的缺陷度相应的奖励，使学习模型进行机械学习。
本发明授权机械学习方法、计算机程序产品、机械学习装置和成型机在权利要求书中公布了：1.一种学习模型的机械学习方法，所述学习模型在被输入了观测数据的情况下输出变动参数，所述观测数据通过对使用了成型机的实际成型的物理量进行观测而得到，所述变动参数是使通过实际成型得到的成型品的缺陷度降低的、涉及所述成型机的成型条件的变动参数，所述机械学习方法包括: 对流体分析装置设定变动参数和固定参数，模拟成型工序； 取得与通过模拟得到的成型品的缺陷度关联的缺陷关联参数； 根据所取得的缺陷关联参数，算出成型品的缺陷度； 使用对所述流体分析装置设定的变动参数和与算出的缺陷度相应的奖励，使所述学习模型进行机械学习， 对所述流体分析装置设定比对所述成型机设定的树脂温度低的树脂温度，模拟成型工序； 决定模拟用的树脂温度，以使使用了所述成型机的实际成型的结果和使用了所述流体分析装置的模拟结果匹配。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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