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龙图腾网获悉西安凯翔光电科技有限公司;西安凯翔生物医药科技有限公司申请的专利光电显示材料再生工艺优化控制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：CN121303487B 。

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：202511885569.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权光电显示材料再生工艺优化控制方法及系统是由刘士忠;张小良;王虎设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本光电显示材料再生工艺优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及材料科学技术领域，提供光电显示材料再生工艺优化控制方法及系统。所述方法包括：获取工艺节点集合，遍历历史工艺节点状态向量，采集历史萃取、重结晶、提纯和干燥状态向量集合；遍历向量集合，根据节点改善变量对状态变量和动作变量进行关联映射评分，并构建分层优化策略库；获取工艺节点和状态变量，结合分层优化策略库执行工艺优化控制，确定优化方案，基于该方案对工艺节点进行优化控制，以解决传统光电显示材料再生工艺中各关键节点的工艺参数复杂且不稳定，导致再生工艺效率低、能耗高的技术问题，达到通过分层优化策略库实现关键节点工艺参数的精准优化，提高光电显示材料再生工艺的回收效率，并降低能源消耗的技术效果。

本发明授权光电显示材料再生工艺优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.光电显示材料再生工艺优化控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标光电显示材料的关键再生工艺节点集合，遍历所述关键再生工艺节点集合采集历史再生关键工艺节点状态向量，获得历史萃取状态向量集合、历史重结晶状态向量集合、历史提纯状态向量集合和历史干燥状态向量集合，其中，每个状态向量包括状态变量、动作变量和节点指标改善变量； 遍历所述历史萃取状态向量集合、历史重结晶状态向量集合、历史提纯状态向量集合和历史干燥状态向量集合，根据节点指标改善变量对所述状态变量和动作变量进行关联映射评分，并根据评分结果构建分层优化策略库； 获取目标工艺节点和目标工艺节点状态变量，结合所述分层优化策略库执行再生工艺优化控制，确定目标再生工艺优化控制方案，基于所述目标再生工艺优化控制方案对所述目标工艺节点进行优化控制； 遍历所述历史萃取状态向量集合、历史重结晶状态向量集合、历史提纯状态向量集合和历史干燥状态向量集合，根据节点指标改善变量对所述状态变量和动作变量进行关联映射评分，并根据评分结果构建分层优化策略库，包括： 预构建关联映射评分器，根据所述节点指标改善变量分别对所述历史萃取状态向量集合、历史重结晶状态向量集合、历史提纯状态向量集合和历史干燥状态向量集合中状态变量和动作变量进行关联映射评分，确定历史萃取状态-动作映射评分集合、历史重结晶状态-动作映射评分集合、历史提纯状态-动作映射评分集合和历史干燥状态-动作映射评分集合； 根据所述历史萃取状态向量集合和历史萃取状态-动作映射评分集合进行分层优化分析，构建萃取分层优化子策略库； 进行上述相同的分层优化分析，根据历史重结晶状态向量集合、历史提纯状态向量集合和历史干燥状态向量集合，以及历史重结晶状态-动作映射评分集合、历史提纯状态-动作映射评分集合和历史干燥状态-动作映射评分集合进行分层优化分析，构建提纯分层优化子策略库、重结晶分层优化子策略库和干燥分层优化子策略库； 将所述萃取分层优化子策略库、提纯分层优化子策略库、重结晶分层优化子策略库和干燥分层优化子策略库进行并行连接，构建所述分层优化策略库； 根据所述历史萃取状态向量集合和历史萃取状态-动作映射评分集合进行分层优化分析，构建萃取分层优化子策略库，包括： 基于状态向量相似度，对所述历史萃取状态向量集合进行状态划分，确定M个划分历史萃取状态向量集合，并根据所述M个划分历史萃取状态向量集合对所述历史萃取状态-动作映射评分集合进行划分，确定M个划分历史萃取状态-动作映射评分集合，其中，M为正整数； 对所述M个划分历史萃取状态向量集合进行高层次提取，确定M个高层次萃取状态向量； 从评分大小和动作变量聚集度两个维度，结合所述M个划分历史萃取状态-动作映射评分集合对所述M个划分历史萃取状态向量集合中状态变量进行筛选，确定M个低层次动作变量； 将所述M个高层次萃取状态向量和M个低层次动作变量进行一对一关联，构建所述萃取分层优化子策略库； 对所述M个划分历史萃取状态向量集合进行高层次提取，确定M个高层次萃取状态向量，包括： 计算所述M个划分历史萃取状态向量集合的均值，确定M个标况历史萃取状态向量； 按照预设提取向量宽容带宽，对所述M个标况历史萃取状态向量在所述M个划分历史萃取状态向量集合中进行随机方向的提取迭代，确定M个迭代历史萃取状态向量； 基于所述M个迭代历史萃取状态向量和所述M个标况历史萃取状态向量确定更新迭代方向，基于更新迭代方向进行高层次提取，确定M个高层次萃取状态向量； 从评分大小和动作变量聚集度两个维度，结合所述M个划分历史萃取状态-动作映射评分集合对所述M个划分历史萃取状态向量集合中状态变量进行筛选，确定M个低层次动作变量，包括： 按照预设聚集带宽，统计所述M个划分历史萃取状态向量集合中每个动作变量周围聚集的动作变量密度，确定M个划分动作变量聚集度集合； 从评分大小和动作变量聚集度两个维度，结合所述M个划分历史萃取状态-动作映射评分集合和所述M个划分动作变量聚集度集合对所述M个划分历史萃取状态向量集合中状态变量进行筛选，确定M个低层次动作变量。

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