恭喜京东方科技集团股份有限公司王海金获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网恭喜京东方科技集团股份有限公司申请的专利设备指标优良性等级预测模型训练方法、监控系统和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：CN113614758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202080000070.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权设备指标优良性等级预测模型训练方法、监控系统和方法是由王海金;吴建民;冯玉;薛静设计研发完成，并于2020-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本设备指标优良性等级预测模型训练方法、监控系统和方法在说明书摘要公布了：一种设备指标优良性等级预测模型的训练方法，包括：获取多个设备指标的历史参数值S110；根据所述多个设备指标之间的关联关系，对所述历史参数值进行降维处理，得到关于降维变量的样本数据S120；根据所述降维变量的样本数据的优良性等级，确定正样本集合和负样本集合S130；通过所述正样本集合和所述负样本集合训练机器学习模型，得到用于预测目标设备指标的优良性等级的预测模型S140。
本发明授权设备指标优良性等级预测模型训练方法、监控系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种设备指标优良性等级预测模型的训练方法，其中，所述方法包括：获取多个设备指标的历史参数值；所述设备指标包括与产品品质相关的温度、压力、湿度、加热时间、冷却时间中的一种或多种；通过主成分分析算法分析所述多个设备指标之间的关联关系；基于所述关联关系将相关联的设备指标进行组合操作，得到降维变量；根据所述组合操作涉及的设备指标的历史参数值，确定所述降维变量的样本数据；根据所述降维变量的样本数据的优良性等级，确定正样本集合和负样本集合；分别对所述正样本集合中和所述负样本集合中的降维变量进行采样，得到采样变量；计算每个所述采样变量的傅里叶基的特征向量，以确定所述采样变量之间的相关性；基于线性回归算法处理所述傅里叶基的特征向量，得到筛选变量；基于所述筛选变量和所述筛选变量对应的参数值训练机器学习模型，得到用于预测目标设备指标的优良性等级的预测模型。
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京东方科技集团股份有限公司，其通讯地址为：100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号；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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号