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龙图腾网获悉重庆红江机械有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的工艺公差分类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：CN116975291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310936038.9，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于深度学习的工艺公差分类方法及系统是由赵瑞腾;李永聪;张宇;钟秋;吕智愚;黄都;徐辉设计研发完成，并于2023-07-27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工艺公差分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的工艺公差分类方法及系统，其基于深度学习训练得到的分类模型文件来对工艺公差文本数据进行处理，自动确定工艺工差文本数据所属质检工序的类别，能提高分类准确率和分类效率，减少人力、物力资源的消耗。同时利用本发明可形成自动化工艺公差分类处理流程，提高工作效率，为机械加工行业提供便捷的操作流程。

本发明授权一种基于深度学习的工艺公差分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工艺公差分类方法，其特征在于，包括： 步骤一、对输入的待分类的n条工艺公差文本数据进行分词，得到与n条工艺公差文本数据一一对应的n个词集合； 步骤二、调用已保存的索引字典，对n个词集合进行向量转换，得到n个词集合的数值型字符向量； 步骤三、对n个词集合的数值型字符向量进行等长度填充，得到长度相等的n个词集合向量序列； 步骤四、调用已保存的分类模型文件，对所述n个词集合向量序列进行分类计算，得到与n条工艺公差文本数据一一对应的n个分类结果矩阵；其中，每个分类结果矩阵都由各个标签的可能性浮点数值构成，分类模型文件通过深度学习获得； 步骤五、将标签Ai对应的类别作为第i条工艺公差文本数据的分类结果；其中，i依次取1至n的所有整数，Ai为与第i条工艺公差文本数据对应的分类结果矩阵中可能性浮点数值最大的标签； 所述步骤四中，分类模型文件的获得方法包括： 步骤S1、对质量管理系统数据库中已有的工艺公差文本数据进行处理，得到样本数据集数组；其中，样本数据集数组包括工艺公差文本数据和与工艺公差文本数据所属类别对应的标签； 步骤S2、对样本数据集数组中的工艺公差文本数据进行分词，得到样本数据集数组的词集合； 步骤S3、利用样本数据集数组的词集合以及样本数据集数组中的与工艺公差文本数据所属类别对应的标签，制作深度学习所需的训练集、验证集和测试集； 步骤S4、搭建深度学习训练模型； 步骤S5、将训练集、验证集、测试集代入深度学习训练模型，经训练、测试，得到分类模型文件。

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重庆红江机械有限责任公司，其通讯地址为：402160 重庆市永川区探花路404号；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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