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龙图腾网获悉吉林工程技术师范学院申请的专利一种动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控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：CN120671564B 。

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：202511170911.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控系统是由杨峰;刘小涵;郭明;李楠;张文颖;袁晓溪;张斯淇设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控系统，本发明涉及脉冲激光加工控制技术领域，包括顺序连接的：动态知识图谱构建模块、深度学习混合模型模块及双闭环协同优化模块。该动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控系统，通过动态知识图谱与深度学习模型的深度协同，实现了脉冲激光多域参数耦合关系的精准解析与实时优化。通过动态知识图谱的跨域耦合量化技术，将时域、空域、频域参数的交互影响转化为可在线更新的耦合系数矩阵，解决了传统方法难以动态解析参数强耦合性的问题；通过混合模型的工况触发式计算架构，基于LSTM‑CNN‑GNN异构网络动态激活子模块，在保障预测精度的同时显著降低运算负载。

本发明授权一种动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控系统在权利要求书中公布了：1.一种动态知识图谱与深度学习融合的脉冲激光调控系统，其特征在于，包括顺序连接的： 动态知识图谱构建模块、深度学习混合模型模块及双闭环协同优化模块； 所述动态知识图谱构建模块的输入端连接脉冲激光系统的时域传感器、空域传感器和频域传感器，用于实时采集脉冲宽度、重复频率、光斑尺寸、工作距离及激光波长参数； 所述深度学习混合模型模块的输入端连接动态知识图谱构建模块的输出端，用于处理多域参数并输出加工精度、烧蚀深度及表面质量的预测值； 所述双闭环协同优化模块的输入端连接深度学习混合模型模块的输出端，其控制端连接脉冲激光系统的执行器，其反馈端连接所述传感器的输出端； 所述动态知识图谱构建模块包括： 实体关系定义单元，将时域参数关联脉冲宽度与重复频率实体，空域参数关联光斑尺寸与工作距离实体，频域参数关联激光波长实体； 跨域耦合强度量化单元，生成时域-空域、时域-频域、空域-频域间的动态耦合系数矩阵； 实时更新单元，根据传感器数据动态调整实体节点关系及耦合系数矩阵； 所述跨域耦合强度量化单元通过以下方式运作： 基于脉冲激光传输方程初始化耦合系数矩阵； 通过光电探测器与光斑分析仪采集的历史数据训练更新耦合系数矩阵； 当检测到加工精度异常时，触发耦合系数矩阵的实时修正 所述双闭环协同优化模块包括： 参数优化器，采用进化算法搜索满足目标性能的最优参数组合； 执行控制器，将验证后的参数组合输出至脉冲激光系统的执行器； 增量学习器，根据传感器反馈的实时性能数据，更新知识图谱耦合系数矩阵及模型权重； 所述增量学习器运作方式为： 当实际加工精度与模型预测值的偏差超限时，优先更新知识图谱的耦合系数矩阵； 若偏差持续存在，则采用增量学习算法调整深度学习混合模型的全连接层权重。

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