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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种改进的小样本数据下产品关键工艺质量预测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：CN115906399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211238932.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种改进的小样本数据下产品关键工艺质量预测方法是由陈勇;曹亚召;张龙杰;刘越智;杨鑫宇设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的小样本数据下产品关键工艺质量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种小样本数据下产品关键工艺质量预测方法。本发明公开了一种小样本数据下产品关键工艺质量预测方法，通过基于灰色关联分析法的关键工艺参数提取方法，获取产品质量预测的关键工艺参数，构建小样本数据下基于残差网络的产品关键工艺质量学习元预测模型，融合产品质量相应工艺参数约束，对产品质量预测关键工艺参数下的多目标质量因素进行优化；进一步地，基于反向精英策略和列维飞行下的工艺参数全局优化迭代策略，设计产品质量预测的多目标协同进化全局快速梯度优化求解算法，从而获取小样本数据下具有全局优化特性的产品关键工艺质量参数。本发明能够有效提高小样本数据下产品质量预测优化算法的收敛速度、全局优化效率。

本发明授权一种改进的小样本数据下产品关键工艺质量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标群体协同进化算法的小样本数据下产品关键工艺质量参数全局优化方法，其特征在于， 首先，基于灰色关联分析法，利用产品装配过程中工艺参数和质量数据进行关联度计算： 其中表示第k个数据的第i个工艺参数，表示第k个数据的标签，表示第k个数据的工艺参数i与第k个数据的标签的关联系数，表示相关变量的绝对值，为灰色关联系数，和分别表示在任意满足条件的k和i的取值下能得到的最大值和最小值；设置关联度阈值，如果某个工艺参数的关联系数，则认定此工艺参数为关键工艺参数，最终确定关键工艺质量参数为； 其次，将与产品质量关联的关键工艺参数作为模型的输入训练数据，并将数据划分为多批次、多任务产品质量数据，通过内环和外环交替并行梯度更新实现模型的参数更新，构建小样本数据下基于残差网络的产品关键工艺质量学习元预测模型；模型参数的内环和外环梯度更新和损失函数的公式如下： 其中，是产品质量预测模型的参数，是一个分类任务，是包含多个分类任务的任务批次，是任务内环梯度更新后的模型参数，是任务外环梯度更新后的模型参数；为内环学习率，为外环学习率，是任务的损失函数，是内环梯度更新时任务的损失函数的梯度方向，是外环梯度更新时批次任务中每个分类任务损失函数的梯度方向矢量和；是数据的标签，是数据预测的概率，表示任务中每个数据和其标签交叉熵运算之和； 进一步地，将与产品质量关联的关键工艺质量参数作为目标优化参数，建立相应的产品质量多因素优化目标函数，并结合小样本数据下产品关键工艺质量学习元预测模型以及关键工艺质量参数的物理特性约束，对产品质量预测关键工艺参数下的多目标质量因素进行优化；构建的小样本数据下产品质量预测关键工艺参数下的多目标质量因素的目标函数为： 其中，是由产品关键工艺质量参数的物理特性约束条件，表示满足最小时的取值；而为第个目标函数，用下式表示： 其中，是小样本数据下产品质量预测模型，是关键工艺参数，是第个目标函数的期望输出； 最后，通过一种改进的目标协同进化全局快速梯度优化求解算法，来实现小样本数据下的产品关键工艺质量参数的全局优化，其步骤如下： 第一，为了减少搜索空间的范围，提高收敛速度，通过反向精英策略生成反向种群： 其中：，m是种群个体的数量；，n是关键工艺参数的个数，为种群的第i个体在第j个关键工艺参数上的分量，是介于的随机数，为对应的精英反向解； 第二，通过融入列维飞行策略的改进群体协同进化算法来更新产品关键工艺质量参数的数值： 其中和是第i个个体在第k次迭代时的速度和位置，和是第i个个体在第k+1次迭代时的速度和位置，是惯性系数，和为自身认知因子和社会认知因子，为第i个个体在迭代过程中的最佳适应度值，为所有个体的最佳适应度值，而是个随机步长，其公式如下： 其中，，为伽马函数，为常数，表示levys等价于步长s，表示等价于数学期望为0，方差为的正态分布，表示等价于数学期望为0，方差为的正态分布； 第三，为了避免算法陷入局部最优解，通过全局梯度优化策略来判断关键工艺参数的新解代替个体历史最优解的概率： 其中，是第i个个体在k次迭代时的适应度值，是第i个个体历史最优适应度值，为当前迭代过程中的温度，比较随机生成的概率与的大小，如果，则用个体的新解代替个体最优解。

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