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龙图腾网获悉江苏海晨信息系统工程股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的仿真物料形状的智能分类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：CN118552769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410600033.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器学习的仿真物料形状的智能分类系统是由郭晓晨;吴俊;谢冬;闫加乐设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的仿真物料形状的智能分类系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的仿真物料形状的智能分类系统，包括：数据获取模块：提取用户设计所需的仿真物料数据集，并能够将其导出生成相应的图片数据；智能分类算法模块：该模块基于MCD仿真物料的数据集合，通过改进当前神经网络算法，选择一个适合于MCD系统的神经网络模型算法；用户界面模块：该模块系统界面上智能分类的UI接口模块，用户在该模块上进行数据交互，以确保设计的模块结构能够按照用户的逻辑执行。本发明将获取对象数据结构信息转变成通过图像识别的方式来获取对象的信息，并通过仿真实验论证基于机器学习的仿真物料形状智能分类的可行性，该设计可以应用于MCD系统。

本发明授权一种基于机器学习的仿真物料形状的智能分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的仿真物料形状的智能分类系统，其特征在于，包括： 数据获取模块：提取用户设计所需的仿真物料数据集，并能够将其导出生成相应的图片数据； 智能分类算法模块：该模块基于MCD仿真物料的数据集合，通过改进当前神经网络算法，选择一个适合于MCD系统的神经网络模型算法； 用户界面模块：该模块系统界面上智能分类的UI接口模块，用户在该模块上进行数据交互，以确保设计的模块结构能够按照用户的逻辑执行； 仿真功能模块：包括设计模式单元和仿真模式单元，设计模式单元是设计用户的接口模块，用户在设计模式单元中不断调整建模的逻辑结构，在系统中则会依次保存用户设计的逻辑结构，确保数据能够持久化保存；仿真模式单元是通过动态仿真实现用户设计的逻辑结构； 文件存储模块：该模块用于存储相应的数据参数，包括数据获取模块获取的数据集合，或者一些默认的参数信息； 基于机器学习的仿真物料形状的智能分类的方法包括以下步骤： 步骤一：数据收集和准备：收集一组包含不同仿真物料形状的多模态数据；标记数据，为每个样本分配正确的类别标签； 步骤二：特征提取和选择：对每个模态的数据进行特征提取，根据特征的重要性和相关性，选择最具代表性的特征； 步骤三：数据融合：使用多模态融合技术将不同模态的数据进行融合，以获取更全面的信息； 步骤四：模型选择和训练：选择卷积神经网络、循环神经网络或其他传统机器学习模型将数据分为训练集和测试集，用训练集对模型进行训练，用测试集评估模型的性能，使用优化算法进行模型训练； 步骤五：模型评估和优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果，对模型进行优化； 步骤六：边缘计算优化：将训练好的模型部署到边缘设备上，以实现高效运行； 步骤七：动态仿真测试：在MCD系统中集成智能分类模型，并提供用户界面，允许用户上传仿真物料数据进行分类，根据用户上传的数据，调用模型进行分类预测，并显示预测结果； 所述步骤四中采用的算法公式为： 其中，表示数据集中的样本数量；表示第i个样本的数据；表示数据样本的空间范围；表示对样本进行特征提取；表示特征权重参数，对应第i个样本的特征；g是分类器函数，将特征向量归一化后，加上分类器参数进行分类；是归一化参数，用来调节归一化的程度；是分类器参数，用来调节分类器的行为；是分类结果； 所述步骤五中通过公式值域得出分类结果，具体的步骤如下： S1、准备数据集：先准备好数据集D； S2、特征提取：对数据集中的每个样本进行特征提取，得到特征向量； S3、归一化处理：对特征向量进行归一化处理，得到归一化的特征向量； S4、计算公式值域：将归一化的特征向量带入公式中，计算公式值域： ； S5、确定分类结果：根据公式值域，确定分类结果，选择使得公式值域最大的类别作为分类结果，找到使得g最大的类别； 假设步骤S5中输入一个圆形的数据样本并通过公式计算得到： g=0.8 如果阈值为0.5，那么将该样本分类为圆形，因为g=0.80.5； 所述步骤七MCD系统中的性能测试分为两部分的测试，一是设计模式单元下的功能界面模块的性能测试，二是测试触发图片传感器模块及仿真过程分类模块； 所述步骤七中的测试方法：该部分主要在代码层面上的测试，因此在每一个功能模块上记录当前时间，其次在功能模块结束后记录当前时间，通过对比两个时间节点获取该模块所需要花费的时间，通过该时间对功能模块的进行性能测试。

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