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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测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：CN119782818B 。

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：202411932299.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测方法是由汪广硕;江枫瑞;郭亚锋;王峻设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测方法，方法包括以下步骤：1获取橡胶轮胎挤出机生产过程的历史数据和实时数据；2通过基于欧几里德距离的加权相似度分析方法，构建初步相似数据集；3使用皮尔逊相关系数确定当前相似数据集大小；4使用孤立森林算法来对当前相似数据集进行异常值剔除；5基于多头注意力机制，构建即时学习的局部模型，基于训练集对模型进行训练，得到后称量重量预测模型，获取实际实时数据输入预测模型，得到橡胶轮胎挤出生产线的产品的后称量重量预测结果。与现有技术相比，本发明具有提高后称量重量预测效率，减小预测滞后性等优点。

本发明授权一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 1获取橡胶轮胎挤出机生产过程的历史数据和用于模型预测的实时数据；所述历史数据和实时数据包括螺杆转速和电流； 2通过加权欧氏距离相似度分析方法，基于历史数据和实时数据获取一定数量的相似数据构建初步相似数据集； 3使用皮尔逊相关系数，根据初步相似数据集的不同大小子集的相关性情况确定相关性最高的相似数据集大小，将相关性最高的相似数据集大小的子集作为当前相似数据集； 4使用孤立森林算法来对当前相似数据集进行异常值剔除，得到训练集； 5基于多头注意力机制，构建即时学习的局部模型，基于训练集对模型进行训练，得到后称量重量预测模型，获取实际实时数据输入预测模型，得到橡胶轮胎挤出生产线的产品的后称量重量预测结果；2的具体步骤为： 201获取欧式距离计算式； 202对历史数据进行均值中心化； 203进行降维投影，计算均值中心化后的历史数据的每个数据点投影到低维度的坐标的方差； 204最大化方差的值，利用拉格朗日乘数法求解权重因子； 205基于权重因子和欧式距离计算式计算加权欧氏距离相似度； 206根据实时数据，通过加权欧氏距离相似度从历史数据中选择相似度最大的一定数量的数据构建初步相似数据集； 202中，历史数据表示为，其中m表示历史数据的总数，历史数据为m个n维数据，均值中心化后的历史数据为： 其中i表示历史数据的序号； 所述方差为： 其中，为权重因子，表示方差； 加权欧氏距离相似度为： 其中，表示各个历史数据，表示各个实时数据，k表示维度的序号，为数据的第k个维度，为数据的第k个维度，表示第i维度数据的权重因子大小。

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