重庆大学曹华军获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于改进的减法优化器联合改进的双向长短时记忆神经网络的刀具磨损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：CN117549139B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311523398.2，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于改进的减法优化器联合改进的双向长短时记忆神经网络的刀具磨损预测方法是由曹华军;曾浩;董俭雄;陶桂宝设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进的减法优化器联合改进的双向长短时记忆神经网络的刀具磨损预测方法在说明书摘要公布了：发明提供一种基于改进的减法优化器联合改进的双向长短时记忆神经网络的刀具磨损预测方法。该方法包括采集机床加速度振动与切削力信号、对采集信号进行处理、采用ICEEMDAN‑改进的小波母函数对降采样后的信号进行分解降噪处理、对降噪后的信号进行特征提取、对特征进行筛选作为刀具预测模型的输入、构建刀具磨损预测模型和对刀具磨损量进行预测等步骤。该方法的刀具磨损预测模型具有较高的预测精度，为刀具磨损预测方法的选择提供了指导。
本发明授权一种基于改进的减法优化器联合改进的双向长短时记忆神经网络的刀具磨损预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的减法优化器联合改进的双向长短时记忆神经网络的刀具磨损预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1在刀具1作业过程中同步采集工作台2及刀具1的振动信号和切削力信号； 2对步骤1采集的信号数据进行预处理；
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