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龙图腾网获悉富邦多层线路板(深圳)有限公司申请的专利一种基于机器智能学习的电路板质量异常预测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：CN119129365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410325235.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器智能学习的电路板质量异常预测系统是由林镇邦设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器智能学习的电路板质量异常预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电路板质量监测技术领域，具体为一种基于机器智能学习的电路板质量异常预测系统，系统包括：环境参数模拟与分析模块基于电路板生产数据，进行环境参数对材料特性影响的模拟，通过迭代计算，模拟参数随时间的变化，生成环境参数动态模拟结果。本发明，通过环境参数模拟与分析模块，该系统能够详细模拟并追踪温度、湿度及材料属性等关键环境参数随时间的微小变化及其对电路板质量的影响，利用时间趋势预测和关键因素识别模块，不仅提高了系统对未来环境参数变化趋势的预测准确度，也能精准识别对电路板质量影响最大的环境参数，从而实现针对性的质量控制与优化。

本发明授权一种基于机器智能学习的电路板质量异常预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器智能学习的电路板质量异常预测系统，其特征在于，所述系统包括： 环境参数模拟与分析模块基于电路板生产数据，进行环境参数对材料特性影响的模拟，通过迭代计算，模拟参数随时间的变化，生成环境参数动态模拟结果； 时间趋势预测模块基于所述环境参数动态模拟结果，解析时间序列数据的季节性和趋势成分，预测未来环境参数变化，生成时间趋势预测结果； 关键因素识别模块基于所述时间趋势预测结果，进行每种环境参数对电路板质量影响的模拟操作，通过记录每次电路板质量的变化，识别影响质量的环境参数，生成关键影响因素识别结果； 电路板生产过程建模模块基于所述关键影响因素识别结果，定义关键变量和参数建立因果关系图，模拟生产过程中的反馈循环和非线性行为，获取电路板生产过程动力学模型； 异常模式识别模块基于所述电路板生产过程动力学模型，构建多个决策树对数据进行训练并汇总每个树的预测结果，捕捉电路板生产过程中的异常模式，生成异常模式识别结果； 相似性度量与分析模块基于所述异常模式识别结果，进行孪生网络模型构建和相似性度量，通过定义模型结构和添加层，进行特征提取与融合，分析生产数据与已知异常模式之间的相似度，生成相似性度量分析结果； 质量预测结果整合与分析模块基于所述环境参数动态模拟结果、时间趋势预测结果、关键影响因素识别结果、电路板生产过程动力学模型、异常模式识别结果和相似性度量分析结果，迭代训练弱学习器逐步减少预测误差，对电路板质量状况进行细化分析，生成电路板质量预测和分析结果。

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