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龙图腾网获悉东华大学;新疆利华纺织有限公司申请的专利基于深度学习的纺织生产智能管控系统及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：CN120235723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510714654.9，技术领域涉及：G06Q50/04；该发明授权基于深度学习的纺织生产智能管控系统及方法是由黄克华;贾春胜;黄奕菲;王芳;王新厚;原国防;艾里木热·赛麦提设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的纺织生产智能管控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于智慧生产技术领域，提供了基于深度学习的纺织生产智能管控系统及方法。方法包括：获取发送轧花任务的纺纱厂的开棉工艺数据，根据开棉工艺数据匹配得出棉结含量；根棉结含量和皮棉采摘类型在轧花工艺数据库中进行相似计算，得出若干第一轧花工艺数据；使用联合仿真分析模型对棉结含量、各第一轧花工艺数据进行联合仿真分析，得出最优的第二轧花工艺数据。本发明依托生产管理平台，运用深度学习技术，实现了纺纱厂与轧花厂生产工艺的智能协同，精准匹配开棉与轧花工艺参数，有效避免轧花厂过度清理产生棉结。相比传统生产方式，降低纺纱厂除杂成本与能耗，提高生产效率，保障纱线质量稳定性。

本发明授权基于深度学习的纺织生产智能管控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的纺织生产智能管控方法，其特征在于：包括如下方法步骤：获取发送轧花任务的纺纱厂的开棉工艺数据，根据所述开棉工艺数据匹配得出棉结含量；根据所述棉结含量和皮棉采摘类型在轧花工艺数据库中进行相似计算，得出若干第一轧花工艺数据；其中，所述采摘类型包括机采、人采；使用联合仿真分析模型对所述棉结含量、各所述第一轧花工艺数据进行联合仿真分析，得出最优的第二轧花工艺数据； 使用联合仿真分析模型对所述棉结含量、各所述第一轧花工艺数据进行联合仿真分析，得出最优的第二轧花工艺数据，包括：生成随机噪声信号，并将其添加至对应于人采类型的所述第一轧花工艺数据中；所述随机噪声信号的标准差根据本轧花周期的人采棉杂质波动幅度动态调整；通过蒙特卡洛仿真对各所述第一轧花工艺数据进行预设次数以上的随机扰动试验，生成参数空间样本，对各所述参数空间样本进行聚类分析，提取出现频率最高的参数组合作为初始解；采用优化算法对所述初始解进行迭代优化，输出满足结束条件的最优的第二轧花工艺数据；而对应于机采的第一轧花工艺数据，则直接采用固定扰动进行随机扰动试验。

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东华大学;新疆利华纺织有限公司，其通讯地址为：200050 上海市长宁区延安西路1882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”。