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龙图腾网恭喜上海申众捷科技有限公司申请的专利一种汽车装配自学习方法、系统、存储介质和电子设备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：CN119047510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411553336.0，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权一种汽车装配自学习方法、系统、存储介质和电子设备是由李尚昱;陈飞;温辉设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车装配自学习方法、系统、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车装配自学习方法、系统、存储介质和电子设备，方法包括：实时采集装配过程中的多维度数据；将多维度数据输入分布式云计算平台中，利用多层神经网络算法对多维度数据进行预处理和分析，生成装配步骤的质量评估指标；将处理后的多维度数据及质量评估指标存储于分布式数据库中，形成历史数据集合；利用递归神经网络模型对历史数据集合进行训练和自学习，更新装配过程中的质量预测模型；利用更新后的质量预测模型生成装配工序优化方案，使下一装配循环的质量最大化。利用本发明实施例，能够通过实时数据积累形成闭环，利用更新后的质量预测模型生成装配工序优化方案，以适应动态变化的生产环境，提高整体装配效率和质量。

本发明授权一种汽车装配自学习方法、系统、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种汽车装配自学习方法，其特征在于，所述方法包括：在汽车装配过程中，实时采集装配过程中的多维度数据；将所述多维度数据输入分布式云计算平台中，以利用多层神经网络算法对所述多维度数据进行预处理和分析，生成装配步骤的质量评估指标；将处理后的多维度数据及对应的质量评估指标存储于分布式数据库中，形成历史数据集合；利用基于时间序列的递归神经网络模型，对历史数据集合进行训练和自学习，更新装配过程中的基于神经网络的、用于预测装配质量的质量预测模型，以自适应于生产环境的动态变化；利用更新后的质量预测模型，生成装配工序优化方案，以使下一装配循环的质量最大化；所述将所述多维度数据输入分布式云计算平台中，以利用多层神经网络算法对所述多维度数据进行预处理和分析，生成装配步骤的质量评估指标，包括：将所述多维度数据根据来源和类型进行分片，通过哈希函数对每一份分片数据进行分配，将具备相似特征的分片数据分配到分布式云计算平台的同一计算节点上；在分布式云计算平台上动态分配计算资源，为每个计算节点初始化预先并行训练的多层神经网络模型，其中，根据分片数据分配对应的多层神经网络模型，不同多层神经网络模型由不同历史分片数据集并行训练得到；在每个计算节点上，将该计算节点中的分片数据输入对应分配的多层神经网络模型，输出对应的局部质量评估指标，表示不同装配步骤的质量评估；将各计算节点输出的局部质量评估指标进行加权平均，以生成全局统一的质量评估指标。

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