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龙图腾网获悉乐山京隆石英玻璃制品有限公司申请的专利基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率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：CN119989871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411965551.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法是由李新春设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法在说明书摘要公布了：本申请属于坩埚抗变形预测技术领域，涉及基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法；本发明通过收集关键的历史数据，涵盖铝合金成分、坩埚物理属性、使用条件及抗变形率等信息；经过数据预处理，保证了数据集的质量和一致性；通过皮尔逊相关系数、LASSO回归和主成分分析等统计方法，筛选出对抗变形率有显著影响的特征，并进行特征工程以构建新的交互特征，这些特征能够反映熔炼条件与坩埚物理属性之间的复杂关系；深度学习模型的引入使得预测模型能够学习到数据中的深层次模式，从而显著提升预测的精度；最终，训练好的模型能够根据实时数据准确预测石英坩埚的高温抗变形率，为生产决策提供了科学依据，有助于优化生产流程和降低成本。

本发明授权基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的石英坩埚高温抗变形率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集与石英坩埚抗变形率相关的历史数据，包括铝合金成分数据、坩埚物理属性数据、坩埚使用条件以及抗变形率数据，所述抗变形率数据作为对应预测模型训练时输入数据的真实值标签； 步骤2：对采集的历史数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据归一化以及类别数据编码，得到预处理后的数据； 步骤3：基于预处理后的数据逐步进行皮尔逊相关系数、LASSO回归以及主成分析法，选择重要特征； 步骤4：基于预处理后的数据构建熔炼条件与物理属性之间的交互特征，得到构建的新特征； 所述熔炼条件与物理属性之间的交互特征包括铝含量与坩埚膨胀系数的交互作用特征和熔炼时间与温度的负荷特征；其中铝含量与坩埚膨胀系数的交互作用特征的构建如下：； 式中：为可调节参数，反应膨胀系数对交互作用的影响程度；表示对铝含量进行对数变换；表示坩埚的膨胀系数；表示铝合金中的铝含量；表示铝含量与坩埚膨胀系数的交互作用特征，为一个连续型数值； 所述熔炼时间与温度的负荷特征的构建如下：； 式中：表示熔炼时间；表示熔炼温度；表示可调的超参数，控制熔炼时间对负荷效应的衰减速率；表示自然对数的底数；表示熔炼时间与温度的负荷特征，为一个连续型数值； 步骤5：基于构建的新特征以及选择的重要特征训练基于深度学习模型构建的预测模型，得到训练好的预测模型； 步骤6：基于训练好的预测模型以及实时数据对石英坩埚高温抗变形率进行预测，得到预测结果； 所述皮尔逊相关系数的对预处理后的数据进行处理的步骤如下： 计算每一个特征与对应的抗变形率之间的皮尔逊相关系数：；式中：表示特征与抗变形率之间的相关系数；和表示第i个样本的特征值和目标变量值；和表示特征和抗变形率的均值；n表示样本的数量；若某个特征与目标变量的相关系数的绝对值低于设定的第一阈值，则剔除该特征，得到第一数据集； 基于第一数据集，对每个特征之间计算皮尔逊相关系数：； 式中：表示特征和特征之间的相关系数，和分别表示第i个样本的特征和特征的值；和分别表示特征和特征的均值； 若任意一个特征对之间的皮尔逊相关系数的绝对值高于预设的第二阈值，则剔除特征对中的任意一个特征，得到第二数据集； 基于所述LASSO回归进行特征筛选的步骤如下： 交叉验证：将基于皮尔逊相关系数筛选得到的数据集分为若干个子集，每次选择一个子集作为验证集，其他子集作为训练集，计算每个正则化参数下的均方误差，采用均方误差最小的正则化参数； 模型训练：基于皮尔逊相关系数筛选得到的数据集以及选择的正则化参数训练LASSO回归模型，采用特征集中的特征和抗变形率，通过最小化LASSO回归模型的损失函数来训练模型，采用梯度下降法来求解最优化问题：； 式中：表示第i个样本的抗变形率；表示第i个样本的第j个特征值；表示第j个特征的回归系数；表示正则化参数；表示训练得到的回归系数向量，包含所有特征的权重，表示每个特征对抗变形率的贡献，其中为特征的总数；表示回归模型的截距项；表示第个特征的回归系数，其中； 特征筛选：若，则去除对应的特征；则保留对应的特征；基于特征筛选得到第三数据集。

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