买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉宁波力古机械制造有限公司申请的专利基于机器学习的铸造工艺参数优化方法及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：CN121031371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511544360.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的铸造工艺参数优化方法及系统是由孙昌建;孙昌镔;马祥明;张毅设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的铸造工艺参数优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理领域，尤其涉及一种基于机器学习的铸造工艺参数优化方法及系统，方法包括：在工艺参数的各预设范围内抽样并组合生成不同的参数组，参数组形成候选池，选取参数组进行仿真实验，获得由参数组和卷气缺陷率组成的训练数据集；基于训练数据集训练高斯回归模型；根据高斯回归模型输出新候选池内参数组对应的预测卷气缺陷率和预测方差；构建加权采集函数，选取最小加权采集函数值对应的参数组进行仿真实验，获得新训练数据，基于新训练数据集训练高斯回归模型，直至最小预测卷气缺陷率不再变化，得到最优参数组。本发明能够更加关注对卷气缺陷率影响较大的参数，进行精细化搜索，提高优化的精度和效率。

本发明授权基于机器学习的铸造工艺参数优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的铸造工艺参数优化方法，其特征在于，包括： 在工艺参数的各预设范围内抽样并组合生成不同的参数组，不同的参数组形成候选池，选取参数组进行仿真实验，获得由参数组和对应卷气缺陷率组成的训练数据集； 基于训练数据集训练高斯回归模型，选定核函数，输入为参数组，输出为卷气缺陷率； 基于各工艺参数的权重更新候选池，形成新候选池，根据高斯回归模型输出新候选池内每个参数组对应的预测卷气缺陷率和预测方差； 构建加权采集函数，遍历新候选池内所有参数组，选取最小加权采集函数值对应的参数组进行仿真实验，获得新训练数据，并放入训练数据集，基于新训练数据集训练高斯回归模型，直至最小预测卷气缺陷率不再变化，将最小预测卷气缺陷率对应的参数组作为最优参数组； 其中，所述加权采集函数的构建方法包括： 对于新候选池内的单一参数组，根据核函数量化该参数组与卷气缺陷率最低的参数组之间的相似度，将各工艺参数的权重与相似度融合形成权重调节项；基于新候选池内的参数组和各参数组的预测方差计算平衡参数；根据权重调节项和平衡参数构建加权采集函数； 所述更新候选池的方法包括：利用训练好的高斯回归模型输出候选池中所有未进行仿真实验的参数组的预测卷气缺陷率和预测方差；选择预设数量的高权重对应的工艺参数为目标工艺参数，选取最小预测卷气缺陷率对应的参数组为参考参数组，以参考参数组中目标工艺参数的值为基础，设定抽样区间并进行抽样；将目标工艺参数的抽样点以及参考参数组中其他工艺参数的值进行组合，形成新参数组，剔除与候选池内重复的参数组之后，保留预设数量的新参数组放入候选池内，并将候选池内参加过仿真实验的参数组剔除，形成新候选池。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波力古机械制造有限公司，其通讯地址为：315713 浙江省宁波市象山县茅洋乡银洋村宁波力古机械制造有限公司；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。