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案件記録

基于深度学习的润滑油配方智能优化与质量预测系统

発明不明
8請求項 · 1 独立
§ Ⅰ

案件概要

発明者

潘中跃; 荣先政

出願日

Aug 4, 2026

公開日

Oct 20, 2026

IPC分類

G16C 60/00 (2019.01)G16C 20/70 (2019.01)G16C 20/30 (2019.01)G16C 20/20 (2019.01)G06Q 50/04 (2012.01)G06N 3/0455 (2023.01)G06N 3/092 (2023.01)G06N 3/086 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06F 18/15 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06F 18/27 (2023.01)G06F 18/243 (2023.01)G06F 18/2413 (2023.01)G06F 18/214 (2023.01)G06N 5/046 (2023.01)G05B 19/418 (2006.01)G05B 13/04 (2006.01)

本发明公开了基于深度学习的润滑油配方智能优化与质量预测系统,涉及润滑油配方智能制造技术领域,其包括用于采集润滑油生产过程中的多源异构数据的数据采集与预处理模块、基于改进的Transformer架构构建多目标优化神经网络模型的深度学习配方优化模块、采用基于时序注意力机制的神经网络模型的在线质量预测模块以及用于将所述在线质量预测模块输出的预测质量指标与预设质量标准进行比对的反馈控制模块。本发明实现了多源异构数据的高效融合与质量提升,突破了配方组分非线性交互关系的建模瓶颈,实现了多性能指标协同优化的Pareto最优解集生成,提升了质量预测的前瞻性与可靠性以及构建了预测驱动的闭环自适应控制体系。

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