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龙图腾网获悉东莞科达五金制品有限公司申请的专利基于轴类槽规检测控制系统的自适应性控制方法及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：CN118732488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410965018.9，技术领域涉及：G05B13/02；该发明授权基于轴类槽规检测控制系统的自适应性控制方法及系统是由吕文轩;唐晋阳;肖尧设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轴类槽规检测控制系统的自适应性控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于轴类槽规检测控制系统的自适应性控制方法及系统，首先确定系统的样例控制特征路径数据序列，然后通过候选神经网络学习这些数据，生成候选自适应控制策略。接着，通过对比实际自适应控制策略和候选策略，对神经网络进行参数优化。最终，训练得到一个目标自适应性控制决策网络，该网络能够预测并生成与输入的控制特征路径数据相对应的自适应性控制策略。此方法通过自动化学习和优化控制策略，提高了轴类槽规检测控制系统的自适应性、精度和效率，降低了人工干预的需求和操作复杂性，为轴类槽规检测控制系统提供了一种高效、准确的自适应性控制方案。

本发明授权基于轴类槽规检测控制系统的自适应性控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轴类槽规检测控制系统的自适应性控制方法，其特征在于，所述方法包括： 确定轴类槽规检测控制系统的样例控制特征路径数据序列；其中，所述样例控制特征路径数据序列中包括多个样例控制任务标签，不同样例控制任务标签下包括多个样例控制特征路径，样例控制特征路径中包括与目标自适应控制节点相对应的待学习控制行为数据和实际自适应控制策略； 对于各个样例控制特征路径，将当前样例控制特征路径作为候选神经网络的学习数据，生成与所述当前样例控制特征路径相对应的至少一个候选自适应控制策略； 对于各个样例控制特征路径，基于当前样例控制特征路径中的至少一个实际自适应控制策略和相应的至少一个候选自适应控制策略，对所述候选神经网络进行网络参数优化； 将所述候选神经网络中的训练误差参数最小化作为学习方向，生成目标自适应性控制决策网络；其中，所述目标自适应性控制决策网络用于对输入的控制特征路径数据进行预测，生成与所述控制特征路径数据相对应的自适应性控制策略； 其中，所述确定轴类槽规检测控制系统的样例控制特征路径数据序列，包括： 获取包括目标自适应控制节点的控制特征路径数据； 确定各控制特征路径数据所对应的至少一个控制特征矢量方向，生成与每个控制特征矢量方向相对应的多个控制特征路径数据； 确定各控制特征路径数据所对应的实际自适应控制策略； 依据每个控制特征矢量方向所对应的控制特征路径数据和相应的实际自适应控制策略，确定所述样例控制特征路径数据序列中的每个样例控制任务标签； 其中，所述方法还包括： 获取目标控制特征路径数据；其中，所述目标控制特征路径数据中包括目标自适应控制节点； 将所述目标控制特征路径数据加载到所述目标自适应性控制决策网络中，生成与所述目标控制特征路径数据相对应的至少一个自适应性控制策略； 依据所述至少一个自适应性控制策略，确定所述目标控制特征路径数据中目标自适应控制节点的自适应控制参数。

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