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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于改进Transformer和改进GWO的透析器生产工艺参数优化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：CN116245006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211550767.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于改进Transformer和改进GWO的透析器生产工艺参数优化方法是由罗志勇;谭明香;刘同维设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Transformer和改进GWO的透析器生产工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于改进Transformer和改进GWO的透析器生产工艺参数优化方法，具体包括：首先，利用正交实验，选取影响产品合格率显著性最大的工艺参数，针对选取的工艺参数准备好训练数据集和测试集。其次，利用改进Transformer建立各个工艺参数与产品不良率的非线性关系，并将其作为目标函数。然后，对传统的灰狼算法在种群生成方式和灰狼的勘探与开发关系进行改进。最后，以最大产品合格率为目标，使用改进灰狼优化算法优化非线性关系，找到最大产品合格率对应的工艺参数值。本发明有效的建立了工艺参数与产品合格率之间的非线性关系，并在复杂的非线性关系中找到了以最大产品合格率为目标的工艺参数值。

本发明授权基于改进Transformer和改进GWO的透析器生产工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Transformer和改进GWO算法的透析器生产工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，利用正交实验确定与产品合格率相关性最强的工艺参数； 其次，改进传统Transformer神经网络，在保留以注意力机制为核心的前提下，摒弃了解码模块，将改进Transformer神经网络用于建立生产工艺参数与产品合格率之间的非线性映射关系，并将这种非线性关系模型作为产品合格率预测模型； 最后，以改进Transformer神经网络预测模型作为目标函数，使用改进灰狼优化算法找到以最大合格率为目标的工艺参数值，改进灰狼优化算法改进在于：分别对种群生成方式和开发与勘探的平衡关系做改进，改进后的种群被分为两部分，一部分是保留当前种群中较优的种群不做任何处理，直接用于后面的迭代更新，另一部分是通过Tent混沌映射和对立学习生成新的种群，并且两部分加起来的种群数量等于初始种群；然后利用2-Decay方法的多项式衰减函数来更新参数平衡开发与勘探的关系；以优化后的工艺参数值进行透析器生产； 所述改进Transformer神经网络模型由一个编码模块、线性层、softmax、输入输出以及位置编码层组成，其中编码模块由两个子模块组成，第一个子模块为规范层连接一个多头注意力机制，第二个子模块为规范层连接一个全连接层，该编码模块由相同的N个堆叠起来，形成多层编码模块，另外在数据输入时，连接一个位置编码器，使得数据输入后在升维的同时匹配位置编码一同进入编码模块，该网络模型的输出层同样连接一个线性层和softmax，规范输出，改进后的Transformer比改进前的Transformer少一块解码模块。

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