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龙图腾网获悉普利司通欧洲有限公司申请的专利用于轮胎胎面化合物的复合物开发的基于机器学习的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：CN116670771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202180080364.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权用于轮胎胎面化合物的复合物开发的基于机器学习的预测方法是由R·隆巴尔迪;P·帕乔塔;A·吉迪设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于轮胎胎面化合物的复合物开发的基于机器学习的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于轮胎胎面化合物的复合物开发的基于机器学习的计算机实现的预测方法。该方法包括以下步骤：提供要用作参考的原始数据数据库即由用于现有复合物的配方和相应已知动态属性组成的数据集；根据迭代过程对原始数据数据库中包含的数据进行归一化；通过数据挖掘对归一化数据进行预处理，以消除异常数据并添加与特定类别的实际成分有关的新虚构成分；通过预处理后的数据训练基于自动学习的算法；将训练后的算法应用于表示待测试复合物的配方的实验数据的集合，以预测所述待测试复合物的动态属性。

本发明授权用于轮胎胎面化合物的复合物开发的基于机器学习的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种通过电子计算机实现的用于预测待测试复合物的动态属性的方法，所述待测试复合物用于生产轮胎胎面化合物，所述方法包括以下步骤： 提供要用作参考的原始数据数据库，所述原始数据数据库是由用于现有复合物的配方和相应的已知动态属性组成的数据集，所述数据集通过多个实验阶段构建； 基于以下子步骤，根据迭代过程对所述原始数据数据库中包含的数据进行归一化： a选择包含数据集中重复最多制剂的配方FMR的所有实验阶段； b通过参考重复最多制剂的配方FMR的相应属性来对子步骤a中选择的所有实验阶段中包括的所有制剂的物理属性进行归一化； c以归一化实验阶段SSNormalized中包括的共同制剂的配方FC的物理属性为参考，对未归一化实验阶段SSNotNormalized中包括的共同制剂的配方FC的物理属性进行归一化； d以已被预先归一化的未归一化实验阶段SSNotNormalized中包括的共同制剂的配方FC的这些物理属性为参考，对未归一化实验阶段SSNotNormalized中包括的所有配方的物理属性进行归一化； e将子步骤c和d迭代地应用于所有所述实验阶段； 通过数据挖掘对归一化数据进行预处理，以消除异常数据并添加与特定类别的实际成分有关的新虚构成分，其中，根据以下子步骤添加所述新虚构成分： f将所述实际成分划分为成分类别； g将主组分分析即PCA应用于各成分类别以估计新虚构成分，所述新虚构成分是提供给主组分分析即PCA的实际成分的、结合了实际成分的信息贡献的线性组合，使得所述新虚构成分能够强调所述特定类别的实际成分的信息贡献； h对于各类别的成分，根据子步骤f和g确定的新虚构成分已经被添加到成分的输入列表，使得所述方法具有处理任务，并且对原始信息贡献和在新虚构成分中放大的信息贡献两者进行分析； 基于利用预处理后的数据进行自动学习来训练算法； 将经训练的算法应用于表示待测试的复合物的配方的实验数据的集合，以预测所述待测试的复合物的动态属性。

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