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龙图腾网恭喜深圳桥斯技术有限公司申请的专利一种基于神经网络的复合膜性能参数优化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：CN119851810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510315717.3，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于神经网络的复合膜性能参数优化方法是由王其设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的复合膜性能参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的复合膜性能参数优化方法，涉及复合膜技术领域，其通过设定优化目标集合，用于动态调控目标的优化优先级；构建双级优化结构，第一层采用神经网络输入层附加权重编码，第二层基于目标敏感度自动调整隐藏层激活函数，适应不同优化需求；采用动态误差补偿机制，分别对目标误差进行联合分析，并调整神经网络损失函数，在不同优化模式下控制误差；通过连续两轮优化迭代，调整目标权重，并根据误差变化趋势修正所述权重编码，实现优化目标的自适应切换，提高复合膜的综合性能。本发明在复合膜性能参数优化方面能够达到更高的优化精度和适应性，提高复合膜的综合性能。

本发明授权一种基于神经网络的复合膜性能参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的复合膜性能参数优化方法，其特征在于，包括：设定优化目标集合，用于动态调控目标的优化优先级；构建双级优化结构，第一层采用神经网络输入层附加权重编码，第二层基于目标敏感度自动调整隐藏层激活函数，适应不同优化需求；采用动态误差补偿机制，分别对目标误差进行联合分析，并调整神经网络损失函数，在不同优化模式下控制误差；通过连续两轮优化迭代，调整目标权重，并根据误差变化趋势修正所述权重编码，实现优化目标的自适应切换，提高复合膜的综合性能；所述动态调控目标的优化优先级包括：设定优化优先级参数，控制优化过程中透光率与机械强度的权重；基于实验数据进行自适应目标权重调整；通过优化目标编码，标识当前优化过程中采用的目标权重配置；所述双级优化结构包括：第一层优化：通过在神经网络输入层附加优化目标权重编码，使网络能够理解当前优化优先级，并对不同优化需求进行区分；第二层优化：采用目标敏感度机制，根据优化目标对结果的影响程度，自适应调整隐藏层激活函数，使网络能够适应不同的优化需求；所述第二层优化包括：使用优化目标集合G对复合膜结构参数进行求导表示不同复合膜结构参数的变化对目标优化的影响程度，即目标敏感度；根据目标敏感度建立目标敏感度矩阵；根据目标敏感度矩阵的计算结果，对隐藏层的激活函数进行调整；所述优化目标集合为，神经网络的输入数据包含以下两部分：复合膜的结构参数：包括膜厚度、孔隙率、材料配比影响复合膜性能的关键参数和优化目标权重编码：优化优先级参数，并以编码方式加入输入层，输入数据格式为，其中，表示复合膜的结构参数，代表的是复合膜的结构参数的总数，即输入特征的维度，，表示优化目标的权重编码，通过优化目标本身的贡献度计算得出；在优化过程中，计算和的归一化值，确保它们的量纲一致，以便在计算时具有合理的数值范围，然后计算优化目标权重编码，其中，的取值范围为[0,1]，表示当前优化的侧重点。

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