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龙图腾网获悉南通坤德紧固件有限公司申请的专利一种基于深度学习的高强度螺丝强度预测分析方法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：CN121051629B 。

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：202511589524.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于深度学习的高强度螺丝强度预测分析方法是由季培德;季峰设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的高强度螺丝强度预测分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的高强度螺丝强度预测分析方法，具体涉及深度学习领域，包括S1：多维度数据采集、S2：耦合特征矩阵构建、S3：多输出深度学习模型训练、S4：强度预测、S5：综合强度评分、S6：强度等级划分、S7：决策输出；本发明通过多维度数据采集、耦合特征矩阵构建以及输出模型预测后进行强度异常识别，并在识别存在强度偏差时基于静态阈值与动态基线构成的强度阈值进行针对性分级判定，从而在一定程度上保障了施工用螺丝的质量连续性，减少因强度不达标导致的连接失效风险，从而避免因传统碎片化数据采集造成的误判浪费和频繁人工复检带来的设备磨损，降低了质量管控成本。

本发明授权一种基于深度学习的高强度螺丝强度预测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高强度螺丝强度预测分析方法，其特征在于，包括： S1：多维度数据采集：按照预定义的数据规范采集高强度螺丝的材料、工艺、结构以及环境原始数据，由此构建原始数据矩阵； S2：耦合特征矩阵构建：对原始数据矩阵进行预处理，依次进行耦合特征提取，由此构建耦合特征矩阵； S3：多输出深度学习模型训练：构建特征融合模型，以耦合特征矩阵为输入，同时输出抗拉强度指标、屈服强度指标、疲劳强度指标以及预紧力保持指标的预测值，进而获取损失函数进行特征融合模型优化； S4：强度预测：将待预测高强度螺丝对应的多维度数据进行处理，得到输入特征向量，并根据特征融合模型，依次输出四大强度指标预测值； S5：综合强度评分：基于强度预测结果，对各指标计算强度评分，采用动态参数调整对各指标对应强度评分进行权重分配，进而输出综合强度指数； S6：强度等级划分：根据历史数据建立的静态阈值与事件序列预测生成的动态基线构成强度阈值，所述静态阈值基于历史数据第95百分位数确定，所述动态基线基于Holt-Winters三指数平滑模型预测得到,进而基于综合强度指数将螺丝强度划分为三个等级，包括优秀、合格以及待优化； S7：决策输出：依据综合强度指数和强度等级，输出相应决策支持信息。

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