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龙图腾网获悉江苏徐工国重实验室科技有限公司申请的专利一种基于随机退化过程的材料相关参数间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：CN115394380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210996082.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于随机退化过程的材料相关参数间的预测方法是由严兵;郭宇;贾攀设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机退化过程的材料相关参数间的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机退化过程的材料相关参数间的预测方法，包括：相关参数间样本数据的参数对进行样本分布计算，获得符合分布的参数数组和确定分布类型；从而构建分布模型；生成新的试验样本数据序列作为训练样本数据，提取训练样本的输入向量和输出向量进行回归模型训练，获得训练样本回归模型的决策函数，并计算训练样本输入向量的均值向量，通过导入回归模型预测，获得均值预测向量；将训练样本的输入向量导入回归模型预测，获得相关参数的预测输出向量，并对预测输出向量和训练样本的输出向量计算加权均方误差；从而计算均值预测向量的置信区间，结合线性差值法计算出预测值置信区间，用于评估预测值的可靠性。本发明的方法对应用于机械工程的相关材料在退化过程中难以测量的相关参数试验数据进行精准预测和评估。

本发明授权一种基于随机退化过程的材料相关参数间的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机退化过程的材料相关参数间的预测方法，其特征在于，包括： 获取钢材的硬度与强度相关参数间样本数据的参数对； 将参数对进行样本分布计算，获得符合分布的参数数组和确定分布类型； 根据分布的参数数组和确定的分布类型构建分布模型； 根据分布模型和硬度与强度相关参数样本数据的参数对生成模拟数据序列，并与实测样本数据组成新的试验样本数据序列； 将新的试验样本数据序列作为SVM回归算法训练样本数据，根据训练样本数据提取训练样本的输入向量和计算出训练样本的均值向量； 将训练样本的输入向量导入回归模型训练，获得训练样本的输出向量；并将训练样本的输入向量、训练样本的均值向量导入回归模型预测，分别获得硬度与强度相关参数的预测输出向量、均值预测向量； 对预测输出向量和训练样本的输出向量进行计算，获得加权均方误差； 根据加权均方误差和均值预测向量进行计算获得均值预测向量的置信区间； 将均值预测向量的置信区间和训练样本的均值向量代入线性差值法计算，获得预测值置信区间； 根据预测值置信区间评估钢材的硬度与强度相关参数预测值的可靠性，用于工程机械产品的可靠性评估分析；其中，硬度参量为；强度参量为。

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