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龙图腾网恭喜江苏西格数据科技有限公司申请的专利刀具磨损状态预测方法、装置以及存储介质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：CN114742322B 。

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：202210555991.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权刀具磨损状态预测方法、装置以及存储介质是由余世阁设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本刀具磨损状态预测方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种刀具磨损状态预测方法、装置以及存储介质，该方法包括通过对原始刀具磨损数据集进行预处理，得到数据训练集和数据测试集，利用数据训练集对预先构建的原始预测模型进行模型训练，得到优化预测模型，利用优化预测模型对刀具磨损特征值序列、数据位置特征序列和数据时间特征序列进行计算处理，得到预测结果，从而有效防提高刀具加工效率，还能够完成对刀具磨损状态下一个完整的加工周期进行预测，提高了刀具磨损数据预测的准确性，保证了产品质量。

本发明授权刀具磨损状态预测方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种刀具磨损状态预测方法，其特征在于，所述预测方法包括步骤：获取原始刀具磨损数据集；对所述原始刀具磨损数据集进行预处理，得到数据训练集和数据测试集；利用所述数据训练集对预先构建的原始预测模型进行模型训练，得到优化预测模型；对所述数据测试集中的数据、各数据对应的位置以及各数据对应的时间分别进行数据转换，得到刀具磨损特征值序列、数据位置特征序列和数据时间特征序列；利用所述优化预测模型对所述刀具磨损特征值序列、数据位置特征序列和数据时间特征序列进行计算处理，得到预测结果；其中，对所述数据测试集中的数据、各数据对应的位置以及各数据对应的时间分别进行数据转换，得到刀具磨损特征值序列、数据位置特征序列和数据时间特征序列，包括步骤：利用一维卷积函数对所述数据测试集进行卷积处理，得到刀具磨损特征值序列；利用编码函数对所述数据测试集中的各数据对应的位置进行位置编码，得到数据位置特征序列；利用全连接层对所述数据测试集中的各数据对应的时间进行编码，得到数据时间特征序列。

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江苏西格数据科技有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴江区苏州工业园区星湖街328号创意产业园9-201；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”。