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龙图腾网获悉博森纺织科技股份有限公司申请的专利基于智能控制的染色工艺优化方法及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：CN120493695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510515367.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于智能控制的染色工艺优化方法及系统是由蒋宋炎;胡凯;董晓锋;刘涛;孙丹丹;徐跃辉;吴林芳;崔守松;李文;陈海丽;黄忠设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能控制的染色工艺优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能控制技术领域，公开了一种基于智能控制的染色工艺优化方法及系统。该方法包括：基于智能控制的染色工艺优化方法包括：采集染色工艺关键参数获得原始数据集；对数据集进行预处理与特征提取，得到特征数据集；利用特征数据集构建深度学习预测模型并通过非支配排序遗传算法执行多目标优化，获得最优工艺参数组合；基于最优参数进行方案分析，得到智能染色方案。本申请实现染色工艺全流程多参数协同优化，降低人为经验依赖，提高染色质量一致性，同时具备自学习和自适应能力，能够针对不同织物特性和生产条件自动调整优化策略，从而解决传统染色工艺中质量波动大、能源消耗高、适应性差等问题。

本发明授权基于智能控制的染色工艺优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括： 对染色工艺关键参数进行采集，获得染色工艺原始数据集； 基于所述染色工艺原始数据集进行预处理与特征提取，得到染色过程特征数据集； 利用所述染色过程特征数据集构建深度学习预测模型并执行多目标优化，得到最优染色工艺参数组合，所述多目标优化采用非支配排序遗传算法，包括：将所述染色过程特征数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；基于所述训练集构建包含多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络的多结构深度学习模型，得到染色质量预测基础模型，所述多层感知机包含4个隐藏层，所述卷积神经网络包含3个卷积块，所述循环神经网络采用双向结构；对所述染色质量预测基础模型通过所述验证集进行模型优化，得到染色质量预测候选模型；利用所述测试集对所述染色质量预测候选模型进行性能评估与验证，得到用于预测色牢度、色差值、均染性和色花率的深度学习预测模型；基于所述深度学习预测模型设定多目标优化变量与约束条件，得到染色工艺参数优化变量，所述染色工艺参数优化变量包括染浴温度、染料配比和保温时间；对所述染色工艺参数优化变量进行非支配排序遗传算法计算，得到帕累托最优解集，并通过加权TOPSIS方法从中筛选折中解，得到最优染色工艺参数组合； 根据所述最优染色工艺参数进行染色方案分析，得到智能染色方案，包括：根据所述最优染色工艺参数组合进行工艺数据映射转换，得到标准化控制参数矩阵；对所述标准化控制参数矩阵执行分层解析处理，得到现场执行层参数集、过程控制层参数集和优化决策层参数集；基于所述现场执行层参数集、所述过程控制层参数集和所述优化决策层参数集构建工艺执行控制策略，得到动态调控执行方案；将所述动态调控执行方案应用于染色工艺流程，通过实时参数监测与反馈调整，得到智能染色方案。

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