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龙图腾网获悉湖南隆深氢能科技有限公司申请的专利碳纸制备的性能预测方法、装置、设备以及存储介质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：CN118839130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202410988564.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权碳纸制备的性能预测方法、装置、设备以及存储介质是由赵伟峰;顾一;曾启超设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本碳纸制备的性能预测方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碳纸制备的性能预测方法、装置、设备以及存储介质，属于电池技术领域。本发明通过获取当前时刻之前制备碳纸过程中的制备数据和对应的碳纸性能数据，对所述制备数据和所述碳纸性能数据确定与影响所述碳纸性能数据的目标制备数据；将所述目标制备数据作为神经网络的输入特征，所述碳纸性能数据作为神经网络输出结果，将多个输入特征和对应的输出结果作为数据集；根据所述数据集中的训练集训练预设神经网络模型，得到预测模型，所述预设神经网络模型包括：输入层、嵌入层、循环神经网络层、全连接层以及输出层；根据碳纸制备的实时制备数据和所述预测模型确定所述碳纸制备的性能预测结果，实现了提高碳纸的生产效率。

本发明授权碳纸制备的性能预测方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种碳纸制备的性能预测方法，其特征在于，所述碳纸制备的性能预测方法包括以下步骤： 获取当前时刻之前制备碳纸过程中的制备数据和对应的碳纸性能数据，对所述制备数据和所述碳纸性能数据确定与影响所述碳纸性能数据的目标制备数据； 将所述目标制备数据作为神经网络的输入特征，所述碳纸性能数据作为神经网络输出结果，将多个输入特征和对应的输出结果作为数据集； 根据所述数据集中的训练集训练预设神经网络模型，得到预测模型，所述预设神经网络模型包括：输入层、嵌入层、循环神经网络层、全连接层以及输出层； 根据碳纸制备的实时制备数据和所述预测模型确定所述碳纸制备的性能预测结果； 所述目标制备数据包括多个子目标制备数据，所述将所述目标制备数据作为神经网络的输入特征的步骤包括： 根据时间特性将多个所述子目标制备数据进行分类得到第一子目标制备数据和第二子目标制备数据，所述第一子目标制备数据为不随时间变化的数据，所述第二子目标制备数据为随时间变化的数据； 所述根据所述数据集中的训练集训练预设神经网络模型，得到预测模型的步骤包括： 将所述训练集输入输入层，并根据所述输入层、所述嵌入层、所述循环神经网络层、所述全连接层以及所述输出层的传递顺序，得到第一训练结果； 根据第一训练结果和训练集的碳纸性能数据确定损失值，并根据损失值调整预设神经网络模型的参数； 其中，所述嵌入层执行的步骤为： 接收输入层传递的目标制备数据，将第一子目标制备数据转换为密集向量，并将所述密集向量与所述第二子目标制备数据传递给所述循环神经网络层。

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