长春工业大学杨宏韬获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种基于改进XGBoost的材料去除深度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：CN120873872B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511371975.X，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于改进XGBoost的材料去除深度预测方法是由杨宏韬;程云龙;李秀兰;白昊天;毕自强设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进XGBoost的材料去除深度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，尤其是涉及一种基于改进XGBoost的材料去除深度预测方法。该方法首先采集磨抛加工数据集，并将其划分为训练集和测试集；对数据集进行预处理后，采用改进的白鹭群优化算法IESOA对极端梯度提升算法XGBoost的超参数进行寻优，以此建立材料去除深度的预测模型；最后，基于Shapley加性解释SHAP方法量化各磨抛工艺参数对材料去除深度的贡献度，实现模型决策过程的可视化分析。本发明能够显著提高磨抛加工材料去除深度的预测精度，并通过可解释性分析明确各工艺参数的影响机制，兼具高预测精度与决策可解释性的双重优势。
本发明授权一种基于改进XGBoost的材料去除深度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进XGBoost的材料去除深度预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，采集包含磨抛工艺参数和材料去除深度的原始数据集，将原始数据集划分为训练集和测试集，并对所述原始数据集中的数据进行预处理； 步骤S2，基于XGBoost算法构建以磨抛工艺参数为输入、材料去除深度为输出的预测模型； 步骤S3，利用改进白鹭群优化算法IESOA对所述步骤S2中的XGBoost预测模型中的超参数进行寻优； 所述改进白鹭群优化算法IESOA采用Tent混沌映射初始化种群，并引入正余弦算子进行位置更新； 步骤S4，使用步骤S1中划分的训练集对优化后的XGBoost预测模型进行训练，并使用步骤S1中划分的测试集对训练好的XGBoost预测模型进行测试，并计算XGBoost预测模型的评价指标； 步骤S5，基于Shapley加性解释SHAP方法，量化各磨抛工艺参数对材料去除深度的贡献度，分析各磨抛工艺参数对材料去除深度的影响机制。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春工业大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市延安大路17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励