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龙图腾网获悉日本涂料控股有限公司申请的专利涂膜的性状的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造条件的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造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：CN117529370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202280040372.X，技术领域涉及：B05D3/00；该发明授权涂膜的性状的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造条件的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造方法是由沼田悠贵;铃木裕之;仲泽宪幸设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本涂膜的性状的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造条件的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造方法在说明书摘要公布了：在本发明的涂膜的性状的变化量的预测方法和预测系统中，通过基于计算机的机器学习，取得包含制造条件的变化量作为输入且将上述涂膜的性状的变化量作为输出的规定的人工智能模型，通过上述计算机，在上述人工智能模型中输入上述制造条件的变化量来预测上述涂膜的性状的变化量。在本发明的制造条件的变化量的预测方法和预测系统中，进而，基于预测出的多个上述涂膜的性状的变化量，确定最佳的上述制造条件的变化量作为为了实现目标的最佳的上述制造条件的变化量。在本发明的涂敷物的制造方法中，将上述制造条件调节预测出的上述制造条件的变化量，将上述涂料涂敷于上述对象物，得到上述涂膜，测定得到的上述涂敷物的上述涂膜的上述性状。

本发明授权涂膜的性状的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造条件的变化量的预测方法和预测系统、涂敷物的制造方法在权利要求书中公布了：1.一种涂膜的性状的变化量的预测方法，预测向对象物涂敷涂料而得到的涂膜的性状的变化量，其特征在于，所述涂膜的性状的变化量的预测方法包括如下工序： 人工智能模型取得工序，取得包含制造条件的变化量作为输入且将所述涂膜的性状的变化量作为输出的规定的人工智能模型；以及 性状变化量预测工序，通过计算机，在所述人工智能模型中输入所述制造条件的变化量来预测所述涂膜的性状的变化量， 所述制造条件包含如下a～d中的任一个以上： a涂料的黏度和加热残留成分中的任一个以上； b向所述对象物涂敷涂料的工序中的辊圆周速度、涂覆压力和涂料的流量中的任一个以上； c烘烤工序中的烘烤温度和烘烤时间中的任一个以上；以及 d生产线的温度、湿度和涂料液温中的任一个以上， 所述人工智能模型取得工序为通过机器学习制作所述人工智能模型的工序， 所述机器学习使用基于决策树、线性回归、偏最小二乘回归、套索回归、岭回归、多项式回归、高斯过程回归、支持向量机、随机森林、梯度提升、K邻近法、神经网络、贝叶斯估计或这些的集成学习的预测算法。

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