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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于数据分类的滑动窗口法在线更新熔融指数预测模型系数的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：CN115221789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210869558.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据分类的滑动窗口法在线更新熔融指数预测模型系数的方法是由蒋斌波;冯婉莹;阳永荣;王靖岱;黄正梁;杨遥;孙婧元设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分类的滑动窗口法在线更新熔融指数预测模型系数的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分类的滑动窗口法在线更新熔融指数预测模型系数的方法，本发明通过对新产生的数据按照熔融指数高低进行分类，并建立数据长度相同的子数据库，采用滑动窗口法对对应子数据库进行更新，采用新数据库重新训练模型，得到新的模型系数，这种方法能够显著提高模型对新数据的学习能力。本发明可以应用于软测量模型系数的自动更新领域，实现在不改变训练集数据结构的同时对建模训练集数据的自动更新，提高软测量模型对新数据的预测精度。

本发明授权一种基于数据分类的滑动窗口法在线更新熔融指数预测模型系数的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分类的滑动窗口法在线更新熔融指数预测模型系数的方法，包括如下步骤： 1将聚烯烃挤出生产工艺的原始数据集按照数据产生时间的先后顺序进行排列，按照熔融指数的高低将原始数据集划分为多个维度相同的子数据库； 所述的按照熔融指数的高低将原始数据集划分为多个维度相同的子数据库，具体为： 根据熔融指数MI的高低，将原始数据集分为三类：A类，其MI=30~60g10min；B类，其MI=5~30g10min；C类，其MI=0~5g10min； 保留三类数据的最后M个数据，分别建立三个长度相同的子数据库，三个子数据库组合成一个熔融指数预测的标准数据库； 2对新产生的数据进行判断，根据熔融指数的高低，将其放在对应的子数据库的尾部，将子数据库内首部的第一个数据进行剔除，实现数据库的更新； 3判断熔融指数预测是否需要更新，若不需要更新则返回步骤2；若需要更新，则采用步骤2更新后的数据库对熔融指数预测模型进行训练，得到一个新的模型系数； 所述的步骤3中的判断熔融指数预测是否需要更新，具体为： 对于新产生的数据，将数据中的挤出机电流、模头压力、筒体温度、挤出机转速代入当前熔融指数预测模型中，将预设结果与数据中的熔融指数实际测量值进行比较，得到预测相对误差； 若预测相对误差小于设定值，则不对模型进行训练，不更新模型系数；若预测相对误差不小于设定值，则对模型进行训练，并得到新的模型系数更新模型； 4每产生一个新的数据，就重复一次步骤2和步骤3，如此循环，实现模型系数的持续更新。

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