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龙图腾网获悉上海瓦锡兰齐耀发动机有限公司申请的专利一种结合机器学习的船用发动机制造全流程决策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：CN121365789B 。

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：202511939998.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种结合机器学习的船用发动机制造全流程决策预测方法是由岳文;季春鸣;奚晓明;龚福棕;程怡琳;周艳;汪琴;王妮娜设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合机器学习的船用发动机制造全流程决策预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合机器学习的船用发动机制造全流程决策预测方法，涉及船用发动机制造与测试技术领域。解决了因台架试验与海试环境在关键工况特征统计分布上存在差异而导致的模型预测偏差、置信度失衡及响应滞后等问题，选择对抗式域适应或置信校准算法进行模型训练，构建基于深度神经网络的预测模型，通过特征提取网络、主任务预测子网络和域判别子网络的对抗优化或后处理校准，提升模型泛化能力和置信度可靠性，在海试环境中部署模型并进行实时校验，通过计算预测值与实测值的误差指标基于模型预测结果执行闭环决策控制。通过数据层对齐、模型层适应、校验层验证和执行层控制，显著提高了船用发动机在海试阶段的预测准确性和运行安全性。

本发明授权一种结合机器学习的船用发动机制造全流程决策预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合机器学习的船用发动机制造全流程决策预测方法，其特征在于，包括步骤： 步骤S1，采集台架试验与海试运行中涉及的工况要素、过程参数与性能指标，构建以工况桶为基本单元的数据图谱，基于工况覆盖与时间稳定性两个判据，筛选样本组成锚定校准集，依据判据结果标识可训练与不可训练区域； 步骤S2，选择训练路径，当台架试验数据与海试运行数据在至少一个关键工况特征维度上的统计分布差异超过预设域差异阈值时，采用对抗式域适应算法对表征空间进行映射收敛；当偏移在允许范围内时，采用置信度校准方式处理模型输出，并调整模型结构与权重以生成固定表征； 步骤S3，在海试运行过程中加载训练完成的模型，输入实时采集的多源数据，执行连续预测，通过设定的锚点桶精度和残差波动阈值，以及邻域桶的一致性与不确定度限值，建立双重放行机制； 步骤S4，模型部署时以影子通道与金丝雀比例验证两阶段验证预测输出，在线监控预测与实测残差轨迹，并在偏置与置信参数允许范围内进行限定微调，并将所有运行记录同步回写至图谱体系中。

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