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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法-CN202010338720.4在审
发明人： 金小石 -专利权人：深圳同奈信息科技有限公司;金小石
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法，包含下列步骤：建立一个机器学习神经网络；并以物理模型为基础的注塑模拟软件作为学习对象，用机器学习算法中的反演算法调整神经网络的权值，使之在使用相同的输入参数后算出符合基于物理模型的注塑模拟软件算出的对应结果。然后根据传感器量化的注塑系统中的测量值与此培训学习好的神经网络模型预测值之差，来反演出注塑模拟软件中应该使用的输入参数，其中最主要的参数是，但不局限于，流变模型系数。这些经过机器学习反演调整后的输入参数再代回注塑模拟软件就可以减小模拟预测值与实际测量值之间的差异，实现仿真注塑工艺的数字孪生以便智能控制。
一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数方法

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