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龙图腾网获悉江苏君泽科技技术推广有限公司申请的专利基于强化学习的零部件选型控制方法及系统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：CN121165661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511370593.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于强化学习的零部件选型控制方法及系统是由沈佳燕设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的零部件选型控制方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于强化学习的零部件选型控制方法，属于智能制造技术领域。该方法通过构建零部件的结构化特征集，基于KNN算法和决策树算法自动实现端子型号与密封件的筛选与精准匹配，大幅减少了传统经验规则下的人工干预，提高了零部件选型效率和准确性。同时，引入异常镀层检测与预设匹配规则集自更新机制，将选型中发现的异常镀层数据自动反馈至匹配规则库，实现匹配策略的动态闭环优化。相比于传统一次性匹配规则集或需要研发人员手动调整的方式，能够实时响应供应商数据变化和实际应用场景动态变化，降低了操作复杂性和出错风险，持续提升选型准确率与系统鲁棒性，降低了研发和生产成本，满足了复杂多变的汽车线束制造场景需求。

本发明授权基于强化学习的零部件选型控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的零部件选型控制方法，其特征在于，包括： 从零部件数据库获取零部件数据，所述零部件数据包括立讯料号、供应商号、孔位号、导线截面积、导线类型、端子型号、密封件以及镀层数据； 基于预设匹配规则集，对所述零部件数据进行匹配，以生成匹配数据集，所述匹配数据集包括各个所述零部件数据之间的对应关系； 根据所述匹配数据集确定结构化特征集，所述结构化特征集包括多个孔位号、导线截面积、导线类型以及端子型号的数据组合； 基于KNN算法，对所述结构化特征集进行训练，以确定多个与所述导线类型相匹配的候选端子型号； 计算每个所述候选端子型号的匹配度总分，并将所述匹配度总分最高的候选端子型号作为优先级最高的端子型号； 基于决策树算法，生成与所述优先级最高的端子型号相匹配的密封件； 根据所述密封件确定所述密封件上的异常镀层数据； 根据所述异常镀层数据更新所述预设匹配规则集； 根据更新后的所述预设匹配规则集确定最终相互匹配的端子型号和密封件。

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