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龙图腾网获悉中国兵器装备集团西南技术工程研究所申请的专利一种聚氨酯功能材料构件的光谱温度亮度退化预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：CN116994678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310710487.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种聚氨酯功能材料构件的光谱温度亮度退化预测方法是由吴护林;邓贤明;张天才;张翼翔;李忠盛;周堃;朱凡;陈知华;徐塱;吴非;张小华;戴静文;邓韵;王森;汪家辉;代欣位设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聚氨酯功能材料构件的光谱温度亮度退化预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及材料试验技术领域，特别涉及一种聚氨酯功能材料构件的光谱温度亮度退化预测方法。它构建用于预测聚氨酯功能材料构件的加权联合回归网络预测模型；通过加权联合回归网络预测模型预测聚氨酯功能材料构件的光谱相似度、温度相似度、亮度相似度。提出了基于加权联合回归网络的功能材料温度、亮度、光谱特征退化表征模型，通过温度、亮度、光谱特征图像检测结果加权联合回归，相较于传统一种回归拟合算法，可避免陷入局部最解以及过拟合的情况，使预测结果更接近于现实情况。

本发明授权一种聚氨酯功能材料构件的光谱温度亮度退化预测方法在权利要求书中公布了：1.一种聚氨酯功能材料构件的光谱温度亮度退化预测方法，其特征在于，具体方法如下： 构建用于预测聚氨酯功能材料构件的加权联合回归网络预测模型； 通过加权联合回归网络预测模型预测聚氨酯功能材料构件的光谱相似度、温度相似度、亮度相似度； 构建所述加权联合回归网络预测模型的具体方法如下： 选取与待预测聚氨酯功能材料构件相同的试验构件； 通过退化试验获取不同试验期的试验构件光谱试验图像、温度试验图像、亮度试验图像； 处理光谱试验图像、温度试验图像、亮度试验图像，获取并标注不同试验期的光谱相似度、温度相似度、亮度相似度，构建训练样本； 以训练样本训练加权联合回归网络预测模型； 以训练样本训练加权联合回归网络预测模型的具体方法如下： 将训练数据分为第一训练数据和第二训练数据； 以第一训练数据训练最小二乘法回归模型、lasso回归模型和岭回归模型，代入加权联合回归网络预测模型，其公式如下： 式中，X为功能材料检测结果时间序列数据集，为相似度，，，α为最小二乘法回归模型的权重系数，β为lasso回归和岭回归的权重系数，λ为正则化系数； 基于支持向量回归的网络逐步回归技术，对加权联合回归网络预测模型的n个系数进行调整，固定n-1个系数，利用支持向量机回归算法将剩余的一个系数代入第二训练数据建立回归模型，得到对应的模型以及代价，将代价最小时的系数值替换原系数； 对剩余的n-1个系数重复上述操作，直到n个系数都逐步得到回归修正。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国兵器装备集团西南技术工程研究所，其通讯地址为：400039 重庆市九龙坡区渝州路33号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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