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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利热误差预测模型构建方法、机床热误差模型和机床热误差控制系统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：CN116702886B 。

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：202310274114.4，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权热误差预测模型构建方法、机床热误差模型和机床热误差控制系统是由马驰;樊瑾瑞;李子涵;王天舒;刘佳兰;王时龙设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本热误差预测模型构建方法、机床热误差模型和机床热误差控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种热误差预测模型构建方法，包括如下步骤：步骤一：将热误差数据转化为监督学习；步骤二：初始化晶体的位置；步骤三：将晶体位置编码为批量大小；步骤四：训练Bi‑MGU神经网络，结合自注意力机制分配权重，并计算损失函数值；步骤五：判断损失函数值是否小于设定阈值：若是，则执行步骤九；若否，则执行步骤六；步骤六：更新晶体位置，计算晶体的适应度值；步骤七：判断是否需要更新晶体位置：若是，则更新晶体位置；若否，则不更新晶体位置；步骤八：判断迭代次数是否等于最大迭代次数：若是，执行步骤九；若否，执行步骤三；步骤九：获得最佳超参数，构建得到热误差预测模型。本发明还公开了一种机床热误差模型和机床热误差控制系统。

本发明授权热误差预测模型构建方法、机床热误差模型和机床热误差控制系统在权利要求书中公布了：1.一种热误差预测模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：输入热误差数据，将时间序列转化为监督学习； 步骤二：利用混沌帐篷映射初始化晶体的位置，判断晶体的位置是否满足＜lb或＞ub：若是，则保持晶体当前位置；若否，则将边界设为晶体位置； 步骤三：将晶体位置编码为Bi-MGU神经网络的批量大小； 步骤四：以热误差数据训练Bi-MGU神经网络，结合自注意力机制分配Bi-MGU神经网络权重，并计算Bi-MGU神经网络的损失函数值； 步骤五：判断损失函数值是否小于设定阈值：若是，则执行步骤九；若否，则执行步骤六； 步骤六：利用寻优策略结合高斯扰动机制更新晶体位置，计算晶体的适应度值； 步骤七：判断当前晶体的适应度值是否小于当前的最优适应度值：若是，则更新晶体位置，并以当前晶体的适应度值作为最优适应度值；若否，则不更新晶体位置； 步骤八：判断迭代次数是否等于最大迭代次数：若是，则执行步骤九；若否，则执行步骤三； 步骤九：获得最佳超参数，构建得到热误差预测模型。

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