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龙图腾网恭喜常熟市中联光电新材料有限责任公司申请的专利一种高精度物料称量的配料方法及配料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：CN115235599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210909845.7，技术领域涉及：G01G19/22；该发明授权一种高精度物料称量的配料方法及配料系统是由朱文剑;朱卫星;许国平;陆志强设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度物料称量的配料方法及配料系统在说明书摘要公布了：本发明提供的高精度物料称量的配料方法及配料系统，涉及数据处理领域；其方法包括：获取预设老化环境下若干标准重量件在称重设备上的称重数值，其中，预设老化环境包括依次设定影响称重数值的若干变量及其参数值；构建神经网络学习模型，根据称重数值和其对应的若干变量的参数值划分训练集和结果集进行训练，获得多因子权重校正模型；获取称重设备工作环境下各变量的参数值，调用多因子权重校正模型，对称重设备当前称量组分的称重数值进行校准；获取校准数值与配方值的第一差值，当第一差值属于误差范围，记录校准数值，否则，重新称量。本发明采用对称量数据校准的方式降低称量误差，在配料阶段保障产品质量。

本发明授权一种高精度物料称量的配料方法及配料系统在权利要求书中公布了：1.一种高精度物料称量的配料方法，其特征在于，包括：获取预设老化环境下若干标准重量件在称重设备上的称重数值，其中，预设老化环境包括依次设定影响称重数值的若干变量及其参数值，具体包括：设定任一变量，在其他变量设为定值时，获取各标准重量件在称重设备上的称重数值；调整变量的取值，在其他变量设为定值时，分别获取各标准重量件在称重设备上的称重数值；构建神经网络学习模型，根据称重数值和其对应的若干变量的参数值划分训练集和结果集进行训练，以获得各变量对标准重量件称重数值的多因子权重校正模型；获取称重设备工作环境下各变量的参数值，调用多因子权重校正模型，对称重设备当前称量组分的称重数值进行校准，获得校准数值；获取校准数值与对应称量组分配方值数据的第一差值，并判断第一差值是否属于预设误差范围；当第一差值属于误差范围，记录校准数值，进入下一配方组分的称量；否则，对称量组分加减后重新称量，直至第一差值属于误差范围；其中，根据称重数值和其对应的若干变量的参数值划分训练集和结果集进行训练前，还包括：对称重数值和其对应的若干变量的参数值进行预处理；所述预处理包括采用标准差法对获取任一变量下的参数值及其对应的称量数值进行离群值处理；对离群值处理后的各变量参数值及其对应的称量数值采用z-score标准化法标准化。

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