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龙图腾网获悉保鸿涂料(广东)有限公司申请的专利一种基于神经架构搜索的颜色配方预测方法及装置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：CN120542504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510810048.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于神经架构搜索的颜色配方预测方法及装置是由王少中;梁己超;张卫涛;李广振;余东升设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经架构搜索的颜色配方预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于深度学习技术领域，公开了一种基于神经架构搜索的颜色配方预测方法及装置，该方法包括：根据多个神经网络模块构建搜索空间；根据扩散生成模型与搜索空间得到多个神经网络架构；采用预设干预操作对各个神经网络架构进行处理，根据因果鲁棒性评估算法对处理前和处理后的神经网络架构进行评估，得到各个神经网络架构的评估结果；基于多目标优化算法筛选各个评估结果，得到最优评估结果；根据最优评估结果得到最优神经网络架构；将颜色特征输入最优神经网络架构并处理，得到色母配方比例。本申请能够筛选出最优神经网络架构，从而可以根据颜色特征得到精确的色母配方比例。

本发明授权一种基于神经架构搜索的颜色配方预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经架构搜索的颜色配方预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据多个神经网络模块构建搜索空间； 根据扩散生成模型与所述搜索空间得到多个神经网络架构； 采用预设干预操作对各个所述神经网络架构进行处理，根据因果鲁棒性评估算法对处理前和处理后的神经网络架构进行评估，得到各个神经网络架构的评估结果； 基于多目标优化算法筛选各个所述评估结果，得到最优评估结果；所述基于多目标优化算法筛选各个所述评估结果，得到最优评估结果，包括：根据各个所述评估结果构建三目标搜索函数；采用非支配排序遗传算法对三目标搜索函数进行寻优，确定所述最优评估结果；所述评估结果包括验证误差、模型参数量和鲁棒性惩罚项；所述因果鲁棒性评估算法的计算公式为：；其中，为验证误差，n为训练数据的数量，xi为第i个训练数据的输入，yi为第i个训练数据的真实标签；；其中，为模型参数量，为神经网络架构的层数，为第层的参数数量；；其中，为鲁棒性惩罚项，为因果鲁棒性得分，K为干预实验的总数，为神经网络架构在原始验证集上的误差损失，为第个干预条件下的验证损失；其中，与的计算公式为：；；其中，为在第种干预条件下修改过的神经网络架构或神经网络架构的参数，为在第种输入扰动后的第个样本的特征向量，n为训练数据的数量，xi为第i个训练数据的输入，yi为第i个训练数据的真实标签； 根据所述最优评估结果得到最优神经网络架构； 将颜色特征输入所述最优神经网络架构并处理，得到色母配方比例。

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保鸿涂料(广东)有限公司，其通讯地址为：526200 广东省肇庆市四会市江谷镇江谷化工园内(地块号 : A0205)；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”。

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