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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识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：CN115482887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210923181.X，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法是由陈智华;赵英男;饶永生;温武;朱恩强;洪培清;陈嘉森设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及激光软钎焊中金属材料的吸收率辩识技术领域，公开了一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法，包括以下步骤：第一步：构建数据集；第二步：根据时间步长确定模型数量；第三步：利用matplotlib绘制3D图确定模型的幂次；第四步：训练模型；第五步：合并对各时间步的预测结果，生成预测曲线，并对比真实曲线，该激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法，实现简单,损失函数收敛速度快,训练时对电脑性能要求低。

本发明授权一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法在权利要求书中公布了：1.一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步：构建数据集； 第二步：根据时间步长确定模型数量； 第三步：利用matplotlib绘制3D图确定模型的幂次； 第四步：训练模型； 第五步：合并对各时间步的预测结果，生成预测曲线，并对比真实曲线； 所述构建数据集包括数据收集与划分、数据清洗以及数据集归一化； 数据收集与划分包括以下内容：根据焊接实验生成的温度变化曲线以及实验中的变量，筛选出的有效的特征有两个，即焊接该材料时所使用的功率以及激光接触面的表面积，在程序中分别使用power和area标识，将温度作为要预测标签，使用tem标识； 所述第三步中的3D图确定模型绘制包括以下内容： S1：绘制两个变量与标签之间的三维关系图； S2:绘制预拟合多项式曲线； S3:合并预拟合曲线与特征标签关系图，观察拟合状况； S4:根据拟合情况不断优化多项式模型； S5:经过不断的迭代后确定出area特征与power特征对应的幂次； 所述第四步中的训练模型包括以下步骤： S1:组合标签与特征，并打乱顺序，以便后续不同批次的训练； S2:构建模型； S3:使用标准差为1，均值为0的正态分布初始化模型的参数； S4:使用均方误差函数作为损失函数； S5:使用梯度下降算法作为优化器，设置学习率为0.001，动量系数momentum为0，L2正则化系数为1； S6:设置随机梯度下降批大小为1，迭代次数1000次，开始训练； S7:查看损失函数下降曲线； S8:根据模型训练后得出的参数，对该时间步的温度值作出预测。

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