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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于相关对齐领域自适应的加工精度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：CN116662757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202310640748.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于相关对齐领域自适应的加工精度预测方法是由唐倩;李龙龙;吴海鹏;李志航设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相关对齐领域自适应的加工精度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于相关对齐领域自适应的加工精度预测方法，包括以下步骤：S1.采集加工器件的时序位移数据作为目标域数据，确定与目标域数据相似的数据作为源域数据；S2.构建深度学习网络模型；S3.将源域数据和目标域数据分别输入至深度学习网络模型中的两个神经网络中进行训练；S4.判断深度学习网络模型是否训练完成，如是，则进入步骤S5，如否，则更新模型参数，返回步骤S3中，直到深度学习网络模型完成训练；S5.将训练完成的源域神经网络模型参数迁移到目标域神经网络模型中，得到训练完成的目标域神经网络模型；S6.将目标域数据输入训练完成的目标域神经网络模型中进行预测，输出预测结果。

本发明授权基于相关对齐领域自适应的加工精度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关对齐领域自适应的加工精度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.采集加工器件的时序位移数据作为目标域数据，并采集不同工况下加工器件的历史时序位移数据，将与目标域数据近似的历史时序位移数据作为源域数据，对源域数据和目标域数据进行去除噪声处理和标准化处理；S2.构建深度学习网络模型，深度学习网络模型由两个神经网络和自适应层组成，两个神经网络结构相同，神经网络包含：卷积神经网络CNN、双向长短期记忆神经网络BiLSTM和预测模块；卷积神经网络CNN的输出端连接双向长短期记忆神经网络BiLSTM的输入端，双向长短期记忆神经网络BiLSTM的输出端连接预测模块的输入端，两个双向长短期记忆神经网络BiLSTM的输出端连接自适应层的输入端，自适应层的输出端连接预测模块的输入端；S3.将去除噪声和进行标准化处理后的源域数据和目标域数据分别输入至深度学习网络模型中的两个神经网络中进行训练，两个神经网络中的BiLSTM网络层分别对源域数据和目标域数据进行特征提取，将源域数据特征和目标域数据特征映射到自适应层的特征空间中，使用Coral方法度量自适应层中源域数据特征和目标域数据特征的差异，使源域数据特征和目标域数据特征进行对齐，并根据Coral度量的差异确定目标函数；S4.判断深度学习网络模型是否训练完成，如是，则进入步骤S5，如否，则更新模型参数，返回步骤S3中，直到深度学习网络模型完成训练；S5.将训练完成的源域神经网络模型参数迁移到目标域神经网络模型中，得到训练完成的目标域神经网络模型；S6.将目标域数据输入训练完成的目标域神经网络模型中进行预测，输出预测结果。

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