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龙图腾网恭喜南京航空航天大学;南京长江工业技术研究院有限公司申请的专利一种基于元启发式优化算法的硅钢质量预测模型构建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：CN119204812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411282009.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于元启发式优化算法的硅钢质量预测模型构建方法是由汪俊;李佳鼎;单鹏飞;濮宬涵;易程设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元启发式优化算法的硅钢质量预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及硅钢质量预测技术领域，解决了现有技术中硅钢质量难以全面的预测以及预测结果不准确性和可靠性不高的技术问题，尤其涉及一种基于元启发式优化算法的硅钢质量预测模型构建方法，该方法包括以下步骤：获取硅钢整体加工的硅钢数据，并基于硅钢数据构建基础硅钢预测模型，硅钢数据包括硅钢整体加工的全工序和工艺参数；根据任一硅钢的生产工艺标准确定工艺参数的上下限，并根据工艺参数的上下限设定元启发式优化算法用以初始化粒子种群的相关参数。本发明使用基于元启发式算法优化的BP神经网络构建质量预测模型对硅钢质量预测，综合考虑多个工序及多个工艺参数，实现全工序、多工艺参数的产品质量的预测，保证了模型预测的准确性。

本发明授权一种基于元启发式优化算法的硅钢质量预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元启发式优化算法的硅钢质量预测模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取硅钢整体加工的硅钢数据，并基于硅钢数据构建基础硅钢预测模型，硅钢数据包括硅钢整体加工的全工序和工艺参数，具体过程包括以下步骤：S11、记录采集到的全工序加工数据，并根据工序和工艺参数的对应关系进行整理和标记；S12、将采集到的全工序加工数据进行存储至数据库中，并使用数据库的数据存储方式获得完整的硅钢数据；S13、采用完整的硅钢数据对BP神经网络进行训练得到基础硅钢预测模型；S2、根据任一硅钢的生产工艺标准确定工艺参数的上下限，并根据工艺参数的上下限设定元启发式优化算法用以初始化粒子种群的相关参数；S3、基于FENR搜索规则在可行区域内确定粒子种群中当前个体粒子的位置，并根据当前个体粒子的位置计算适应度值fitness；S4、根据当前个体粒子的适应度值fitness更新全局最优位置得到全局最优位置，并将其位置信息输入至基础硅钢预测模型中用以实现更新工艺参数；S5、根据工艺参数的上下限判断全局最优位置是否在工艺标准范围内；若是，则结束；若否，则对基础硅钢预测模型的参数进行优化，然后返回至步骤S3；对基础硅钢预测模型的内参数进行优化，具体过程包括以下步骤：S51、提取基础硅钢预测模型的内参数并保存为参数集合X后并编码得到二进制编码的内参数；S52、设置BP神经网络的输入层神经元数量ninput＝3，隐藏层神经元数量nhidden＝10，输出层神经元数量noutput＝1，输入层与隐藏层之间的权重矩阵为W1，隐藏层与输出层之间的权重矩阵为W2，隐藏层和输出层的偏置向量分别为b1和b2；S53、将二进制编码的内参数解码为实数值，并将其映射得到优化后的工内参数，其中包含将解码后的工艺参数映射到大小为nhidden×ninput的权重矩阵W1的每个元素位置、映射到大小为noutput×nhidden的权重矩阵W2的每个元素位置以及映射到长度分别为nhidden和noutput的偏置向量b1和b2的每个元素位置，最终得到经过优化后的内参数。

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南京航空航天大学;南京长江工业技术研究院有限公司，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。