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龙图腾网恭喜中国标准科技集团有限公司申请的专利一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的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：CN119338265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411888203.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法是由许应成;王岩峰;张新;刘格飞;任茜;陈剑;蔡晓湛;康佳丽设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，涉及风险预测管理技术领域。该基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，包括以下步骤：生产噪声干扰评估；传感器处理能力评估；风险评估；风险预测分类。本发明通过结合传感器处理能力数据和汽车生产噪声干扰值得到传感器处理能力评估值并判断是否进行传感器能力调整，接着通过汽车生产异常状态数据和传感器处理能力评估值得到汽车风险评估值，最后基于构建的汽车风险预测模型进行风险预测分类，达到了提高基于机器学习进行汽车制造风险预测的数据准确性的效果，解决了现有技术中存在基于机器学习进行汽车制造风险预测的数据不准确的问题。

本发明授权一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据获取的指定汽车生产线的汽车生产噪声数据得到汽车生产噪声干扰值，所述汽车生产噪声干扰值用于评估指定汽车生产线的噪声对汽车生产数据传输至预设数据监测中心的影响程度；S2，基于汽车生产噪声干扰值判断是否进行干扰调节，获取进行干扰调节后的汽车生产噪声干扰值并结合获取的传感器处理能力数据得到传感器处理能力评估值，所述传感器处理能力评估值用于评估智能汽车制造过程中预设数据监测中心对传输的汽车生产噪声数据的处理能力；S3，基于传感器处理能力评估值判断是否进行传感器能力调整，基于获取的汽车生产异常状态数据并结合进行传感器能力调整后的传感器处理能力评估值得到汽车风险评估值，所述汽车风险评估值用于评估智能汽车制造程中汽车生产异常情况；S4，基于构建的汽车风险预测模型进行风险预测分类，所述风险预测分类用于反映指定汽车生产线的风险程度，所述汽车风险预测模型表示通过机器学习算法构建的用于输出风险预测分类结果的模型；所述根据获取的指定汽车生产线的汽车生产噪声数据得到汽车生产噪声干扰值的具体过程如下：将气流噪声信号功率和从数据库中获取的预设气流噪声功率阈值之和与2倍的预设气流噪声功率阈值进行比值运算得到气流噪声功率误差程度值；将电磁干扰噪声信号功率和从数据库中获取的预设电磁干扰噪声功率阈值与2倍的预设电磁干扰噪声功率阈值进行比值运算得到电磁干扰噪声功率误差程度值；将信号平均功率和气流噪声信号功率进行比值运算得到气流信噪比，将电信号平均功率的磁干扰噪声信号功率进行比值运算得到电磁信噪比；将从数据库中获取的2倍的预设气流信噪比阈值与气流信噪比和预设气流信噪比阈值之和进行比值运算得到气流信噪比误差程度值；将从数据库中获取的2倍的预设电磁干扰信噪比阈值与电磁信噪比和预设电磁干扰信噪比阈值之和与进行比值运算得到电磁干扰信噪比误差程度值；结合气流噪声功率误差程度值、电磁干扰噪声功率误差程度值、气流信噪比误差程度值和电磁干扰信噪比误差程度值获取汽车生产噪声干扰值；所述汽车生产噪声干扰值的限制表达式如下： ； ； ； ； ；式中，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的汽车生产噪声干扰值，，i表示指定汽车生产线的汽车的编号，s表示指定汽车生产线的汽车的总数量，，m表示预设时间段的编号，z表示预设时间段的总数量，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的气流噪声功率误差程度值，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的电磁干扰噪声功率误差程度值，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的气流信噪比误差程度值，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的电磁干扰信噪比误差程度值，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的气流噪声信号功率，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的电磁干扰噪声信号功率，表示指定汽车生产线的第i个汽车在第m个预设时间段的信号平均功率，表示预设气流噪声功率阈值，表示预设电磁干扰噪声功率阈值，表示预设气流信噪比阈值，表示预设电磁干扰信噪比阈值；所述基于汽车生产噪声干扰值判断是否进行干扰调节的具体过程如下：第一步，判断汽车生产噪声干扰值是否不高于从数据库中获取的预设生产噪声阈值，当汽车生产噪声干扰值不高于预设生产噪声阈值时，不进行干扰调节，反之则执行第二步；第二步，发送提示给预设人员调整气流速度，当监测的汽车生产噪声干扰值不高于预设生产噪声阈值时，停止进行干扰调节，反之则执行第三步；第三步，进行干扰屏蔽，当监测的汽车生产噪声干扰值不高于预设生产噪声阈值时，则停止进行干扰调节，反之则发送报警提示；所述获取进行干扰调节后的汽车生产噪声干扰值并结合获取的传感器处理能力数据得到传感器处理能力评估值的具体过程如下：将实际吞吐量和从数据库中获取的预设吞吐量阈值之和与2倍的预设吞吐量阈值进行比值运算得到吞吐量误差程度值，所述吞吐量误差程度值用于反映预设数据监测中心对传输的汽车生产噪声数据的处理效率的偏差情况；将实际响应时间和从数据库中获取的预设响应时间阈值之和与2倍的预设响应时间阈值进行比值运算得到响应时间误差程度值，所述响应时间误差程度值反映预设数据监测中心对传输的汽车生产噪声数据的处理速度的偏差情况；结合吞吐量误差程度值、响应时间误差程度值和进行干扰调节后的汽车生产噪声干扰值获取传感器处理能力评估值；所述基于传感器处理能力评估值判断是否进行传感器能力调整的具体过程如下：步骤一，判断传感器处理能力评估值是否不低于从数据库中获取的预设处理能力阈值，当传感器处理能力评估值不低于预设处理能力阈值时，不进行传感器能力调整，反之则执行步骤二；步骤二，进行多线程传输，当监测的传感器处理能力评估值不低于预设处理能力阈值时，停止进行传感器能力调整，反之则执行步骤三；步骤三，进行资源消耗优化，当监测的传感器处理能力评估值不低于预设处理能力阈值时，停止进行传感器能力调整，反之则发送报警提示。

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