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龙图腾网恭喜绵阳飞腾精密机械科技有限公司;四川大学申请的专利一种基于人工智能的仪器加工生产线管理系统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：CN119204831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411448295.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于人工智能的仪器加工生产线管理系统是由龚勤林;黄雯;李恒;崔泽永设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的仪器加工生产线管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的仪器加工生产线管理系统，属于生产线管理技术领域，通过采集生产线上已加工仪器的表面图像以及生产线对应的运行数据，并采用人工智能模型对已加工仪器的表面图像以及生产线对应的运行数据进行分析，不仅仅可以对生产质量进行监控，还可以实现对生产线运行的监控，及时发现生产线出现的故障，从而全面管理仪器加工生产线的工作情况，解决了现有技术中生产效率不高、人工干预过多以及产品质量不稳定的问题。

本发明授权一种基于人工智能的仪器加工生产线管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的仪器加工生产线管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据分析模块、生产管理模块以及用户界面模块；所述数据采集模块，用于采集生产线上已加工仪器的表面图像以及生产线对应的运行数据，得到待分析数据；所述数据传输模块，用于将所述待分析数据通过数据加密算法进行加密后，将加密后的待分析数据传输至数据分析模块中；所述数据分析模块包括第一数据分析单元以及第二数据分析单元；所述第一数据分析单元，用于采用第一人工智能模型对待分析数据中的表面图像进行识别，确定质量分析结果；所述第二数据分析单元，用于采用第二人工智能模型对待分析数据中的运行数据进行识别，确定运行分析结果；第一人工智能模型以及第二人工智能模型的训练过程包括：初始化粒子群；其中，粒子群中每个粒子为待优化的超参数；粒子包括待训练人工智能模型的超参数；待训练人工智能模型为第一人工智能模型或第二人工智能模型，超参数为各层之间的连接权重以及阈值；获取每个粒子的损失函数值，将损失函数值最小的一半粒子划分为局部优化粒子群，将另一半粒子划分为全局优化粒子群；针对局部搜索粒子群，采用自适应惯性权重对粒子更新为： 其中，表示自适应惯性权重，表示第t次训练过程中局部搜索粒子群的第i个粒子对应的速度，表示第t+1次训练过程中第i个粒子对应的速度，表示第一加速系数，表示第二加速系数，表示（0,1）之间的第一随机数，表示（0,1）之间的第二随机数，表示第i个粒子对应的历史最优值，表示最优粒子；表示第t次训练过程中第i个粒子，表示更新后的；表示惯性权重最大值，表示惯性权重最小值，T表示预设最大训练次数，i=1,2,…,I，I表示局部搜索粒子群中粒子总数；针对全局优化粒子群，采用动量更新的方式对粒子更新为： 其中，表示第t次训练过程中全局优化粒子群的第j个粒子对应的速度，表示第t+1次训练过程中第j个粒子对应的速度，表示缩减因子，表示第三加速系数，表示第四加速系数，表示（0,1）之间的第三随机数，表示（0,1）之间的第四随机数，表示第j个粒子对应的历史最优值，表示（0,1）之间的第五随机数，e表示自然常数，表示第j个粒子对应的适应度值，为，表示第j个粒子对应的损失函数值；在训练次数到达最大训练次数之前，返回获取局部优化粒子群以及全局优化粒子群的步骤，否则重新获取最优粒子，并将所述最优粒子作为待训练人工智能模型的最终超参数，完成训练；所述数据分析模块，用于对加密后的待分析数据进行解密之后，采用人工智能对所述待分析数据进行分析，确定质量分析结果以及运行分析结果；所述生产管理模块，用于根据所述质量分析结果以及运行分析结果，对仪器加工生产线进行管理，得到管理结果；所述用户界面模块，用于展示历史数据、当前待分析数据、质量分析结果、运行分析结果以及管理结果给用户。

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绵阳飞腾精密机械科技有限公司;四川大学，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市游仙区石马镇翠屏社区4组；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”。