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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于遗传算法的多层陶瓷电容器中陶瓷粉质量检测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：CN115841150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211329319.X，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种基于遗传算法的多层陶瓷电容器中陶瓷粉质量检测方法是由于洪;范学康;苏祖强;张晓霞设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的多层陶瓷电容器中陶瓷粉质量检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于陶瓷粉质量检测领域，具体涉及一种基于遗传算法的多层陶瓷电容器中陶瓷粉质量检测方法，该方法包括：获取原始小样本训练数据；根据原始训练数据集采用遗传算法生成虚拟样本，采用接受拒绝采样方法从属性上对生成的虚拟样本进行筛选，得到最优的虚拟样本；根据最优虚拟样本和原始小样本训练数据构建训练数据集；基于BPNN构建陶瓷粉质量检测模型，采用训练数据集对陶瓷粉质量检测模型进行训练；将待检测样本数据输入到训练好的陶瓷粉质量检测模型中，得到检测结果；本发明采用遗传算法增加样本数据，并采用接受拒绝采样方法对样本数据进行筛选，使得训练数据更准确，提高了小样本环境下模型训练的准确度。

本发明授权一种基于遗传算法的多层陶瓷电容器中陶瓷粉质量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的多层陶瓷电容器中陶瓷粉质量检测方法，其特征在于，该方法包括：采集原始小样本训练数据；根据原始训练数据集采用遗传算法生成虚拟样本，根据虚拟样本构建训练数据集；采用训练数据集对陶瓷粉质量检测模型进行训练；获取待检测的陶瓷粉数据，将陶瓷粉数据输入到训练好的检测陶瓷粉质量检测模型中，得到检测结果；构建训练数据集的过程包括： S1：获取原始数据集；原始数据集包括44条样本数据，每条样本数据包括12个输入属性和1个输出属性，其中输入属性包括比表面积、粒度分布的第90分位数、粒度分布的第50分位数、粒度分布的第10分位数、含水量、烧结温度、电介常数K值、耗散系数、电容的最小温度变化特征、电容的最大温度变化特征、居里点以及生产线上陶瓷粉粒度分布的第50分位数；输出属性为输入属性经过模型处理后真实输出的k值；其中比表面积为单位体积中的陶瓷粉表面积的总和，粒度分布的第i分位数为单位时间内流过管道的所有陶瓷粉末直径的第i分位数，含水量为在一定温度下一小时测得的陶瓷粉含水量，烧结温度为烧结处理时炉膛内的温度，耗散系数耗散的能量与储存的能量之间的比率，居里点为陶瓷材料的介电常数出现峰值或突然增加时的温度； S2：初始化遗传算法的参数，该参数包括最大尝试数、变异率、虚拟样本集以及所需的虚拟样本量； S3：将原始数据集中的数据作为原始种群，从原始种群中随机选择两个亲代样本和； S4：对亲代样本和进行编码处理； S5：对经过编码后的亲代样本进行交叉处理，得到交叉后的亲代样本和； S6：采用基于接受-拒绝采样方法对交叉后的亲代样本和进行检测，若检测结果正确，则执行步骤S8，否则执行步骤S7； S7：对第一尝试次数进行更新，即第一尝试次数加1；将更新后的第一尝试次数与最大尝试数进行比较，若大于最大尝试数，则返回步骤S3，否则返回步骤S5； S8：根据变异率对交叉后的亲代样本和进行变异，得到变异结果； S9：采用基于接受-拒绝采样方法对变异结果进行检测，若检测结果正确，则执行步骤S11，否则执行步骤S10； S10：对第二尝试次数进行更新，即第二尝试次数加1；将更新后的第二尝试次数与最大尝试数进行比较，若大于最大尝试数，则返回步骤S3，否则返回步骤S8； S11：将变异后的样本数据存储到虚拟样本集中；将虚拟样本集中的数据量与所需的虚拟样本量进行比较，若虚拟样本集中的数据量等于所需的虚拟样本量，则输出训练数据集，否则返回步骤S3。

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