이름 기준 검색 결과이며 법적 주체의 동일성을 확인한 것이 아닙니다. 동명인·조직, 별칭 및 이전 이름을 자동 통합하지 않습니다.

원본 XML의 개별 출원인 노드에서 추출한 이름입니다.

색인된 특허 기록 1건

특허 건수는 이 사이트에 수록된 중복 없는 특허 기록 수이며 출원인의 전체 특허 수가 아닙니다. 공동 명의 문자열은 단일 기업을 뜻하지 않습니다.

검증된 수록 기간과 마지막 가져오기 시간은 현재 제공되지 않습니다. 공개일은 가져오기 날짜가 아닙니다. 캐시로 인해 새 기록의 표시가 지연될 수 있습니다.

로컬 원본 출원인 필드에 이 전체 문자열이 포함된 기록을 검색합니다. 공동 명의나 더 긴 이름이 포함될 수 있으며 정확한 주체 검색이 아닙니다.

一种基于深度学习的不锈钢管力学性能无损检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的不锈钢管力学性能无损检测方法，涉及人工智能技术领域，包括：获取待测不锈钢管的超声检测数据、电磁检测数据和合金成分检测数据；基于合金成分相对于标准含量的偏离程度，为超声、电磁及成分单信号性能预测通道分配初始信度权重；分别将各检测数据输入对应预测通道，获得独立输出的力学性能预测值；结合各预测通道的历史预测精度及当前预测一致性计算信度评分；根据各预测值之间的差异计算多信号预测冲突度，并依据冲突度和信度评分确定融合权重，计算最终力学性能预测值及预测置信度。解决了现有技术中不锈钢管力学性能无损检测准确性、稳定性及可靠性较低的技术问题。

❖浙江新瑞特钢有限公司王超; 黄珺Oct 16, 2026§ 1/10 청구항G01N 29/07 (2006.01), G01N 29/11 (2006.01), G01N 27/90 (2021.01) +526