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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种热轧带钢力学性能预测方法和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：CN119230032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411710399.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种热轧带钢力学性能预测方法和系统是由何杨;兰方杰;刘建华设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热轧带钢力学性能预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于材料性能预测技术领域，具体为一种基于多维特征相似性与集成即时学习的热轧带钢力学性能预测方法和系统，首先采用多种特征量化方法获得特征权重，并在特征权重基础上引入时间权重，构建了一种综合考虑输入特征和时间因素的相似性度量来选择合适的建模样本，解决了单一相似性度量建模存在的局限性；其次引入累积相似性因子，确保为局部建模筛选出最优的建模数据样本集；最后通过集成学习框架来整合每个局部模型的输出结果，减少了预测结果对单一模型的依赖性，进而显著增强了模型性能，提高了复杂生产工况条件下热轧带钢力学性能预测精度和泛化性。

本发明授权一种热轧带钢力学性能预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征相似性与集成即时学习的热轧带钢力学性能预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集热轧带钢生产数据集并进行预处理，以热轧生产工艺参数X[X1,X2,…,Xn]为自变量，以热轧带钢力学性能Y[Y1,Y2,…,Yn]为因变量，以每卷热轧带钢生产数据为1个数据组，构建预测模型的历史数据集； S2、针对历史数据集，采用特征量化方法A计算热轧生产工艺参数X[X1,X2,…,Xn]对热轧带钢力学性能Y[Y1,Y2,…,Yn]影响的特征权重；同时，每个数据组按相应热轧带钢生产时间排序并赋予时间权重； S3、根据特征权重和时间权重，计算待测样本与历史数据集中样本的特征-时间多维度相似性度量值，通过累积相似性因子从历史数据集中选出与待测样本相似性高的多个样本，作为训练数据集用于构建基于即时学习的局部模型，并输出基于特征量化方法A的热轧带钢力学性能预测结果； S4、采用不同于特征量化方法A的至少1种其它特征量化方法，重复步骤S2-S3； S5、采用集成学习策略，对不同特征量化方法下得到的多个局部模型预测结果进行加权整合，输出基于多维特征加权相似性与集成即时学习的热轧带钢力学性能预测结果，作为模型的最终输出结果。

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