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龙图腾网获悉深圳市塑聚动力网络科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的工程塑料方案智能分析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：CN119939140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411747658.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的工程塑料方案智能分析方法是由胡证翕设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的工程塑料方案智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的工程塑料方案智能分析方法，包括：将采集到工程塑料方案中的工程塑料数据传输至待处理位置，将所述优化数据分为训练集、验证集以及测试集；使用所述训练集对初始模型进行训练以输出深度学习模型；使用所述深度学习模型对所述工程塑料方案进行分析以输出分析结果，并根据所述分析结果对所述工程塑料方案进行优化；基于工程塑料数据的丢失数据量占比的方差确定工程塑料方案的分析稳定性；若所述分析稳定性不符合要求，则对最大并发传输连接数量进行调节；若所述训练有效性不符合要求，则对深度学习模型的学习率进行调节。本发明提高了工程塑料方案的分析稳定性。

本发明授权一种基于深度学习的工程塑料方案智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工程塑料方案智能分析方法，其特征在于，包括： 将采集到工程塑料方案中的工程塑料数据传输至待处理位置，并依次进行清洗、去噪、转换以及特征提取操作以输出优化数据，将所述优化数据分为训练集、验证集以及测试集； 使用所述训练集对初始模型进行训练以输出深度学习模型，分别使用所述验证集和所述测试集对所述深度学习模型进行验证和测试操作； 使用所述深度学习模型对所述工程塑料方案进行分析以输出分析结果，并根据所述分析结果对所述工程塑料方案进行优化； 分别获取若干采集周期内工程塑料数据的丢失数据量和工程塑料数据的总数据量； 基于工程塑料数据的丢失数据量占比的方差确定工程塑料方案的分析稳定性； 若所述分析稳定性不符合要求，则对最大并发传输连接数量进行调节，或，基于优化数据的复用率确定深度学习模型的训练有效性； 若所述训练有效性不符合要求，则对深度学习模型的学习率进行调节，或，基于工程塑料数据采集值和实际值的字节差异量对工程塑料数据的采集频率进行调节； 其中，工程塑料数据包括工程塑料的加工温度、工程塑料的挤出速率、工程塑料的杂质含量； 分析结果包括预测工程塑料的热变形温度、工程塑料的电导率、工程塑料的注塑温度； 确实所述深度学习模型的训练有效性，包括： 将所述工程塑料数据的丢失数据量占比的方差分别与预设第一方差和预设第二方差进行对比； 若所述工程塑料数据的丢失数据量占比的方差大于预设第一方差且小于等于所述预设第二方差，初步确定深度学习模型的训练有效性不符合要求，并根据优化数据的复用率对深度学习模型的训练有效性是否符合要求进行确定； 对所述最大并发传输连接数量进行调节，包括： 将所述工程塑料数据的丢失数据量占比的方差与所述预设第二方差进行对比； 若所述工程塑料数据的丢失数据量占比的方差大于预设第二方差，则增大最大并发传输连接数量； 对所述深度学习模型的学习率进行调节，包括： 将所述优化数据的复用率分别与预设第一复用率和预设第二复用率进行对比； 若所述优化数据的复用率大于所述预设第一复用率，则确定深度学习模型的训练有效性不符合要求； 若所述优化数据的复用率大于预设第一复用率且小于等于所述预设第二复用率，则减小深度学习模型的学习率； 若所述优化数据的复用率大于预设第二复用率，初步确定工程塑料数据的质量不符合要求，并根据工程塑料数据采集值和实际值的字节差异量对工程塑料数据的质量是否符合要求进行确定； 对所述工程塑料数据的采集频率进行调节，包括： 将所述工程塑料数据采集值和实际值的字节差异量与预设差异量进行对比； 若所述工程塑料数据采集值和实际值的字节差异量大于所述预设差异量，则确定工程塑料数据的质量不符合要求，并减小工程塑料数据的采集频率。

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