发明专利已授权

基于双向长短时记忆网络的混合染液浓度检测方法

Name: 基于双向长短时记忆网络的混合染液浓度检测方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021115152613
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111515261.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2021-12-13

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01N21_25

IPC 分类号

G01N21_25 , G06V10_762 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0442 , G06V10_766 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

长短时记忆网络人工智能算法深度学习浓度检测长短时记忆网络

应用场景

纺织印染, 工业过程控制, 质量检测

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摘要

本发明公开了基于双向长短时记忆网络的混合染液浓度检测方法，具体为：首先，配置不同浓度的混合染液，并在不同的光源及不同的曝光时间下，采集原始染液数据的图像信息并记录，再进行PAM聚类，聚类后进行归一化处理，并划分训练集与验证集；之后构建BiLSTM网络模型，进行浓度的预测，再用ARIMA模型对预测值进行误差修正，最后，形成最优BiLSTM‑ARIMA预测模型并进行预测。采用BiLSTM网络，对序列进行了双向的处理，提高了预测效果；采用ARIMA模型对得到的预测值不断进行误差修正，提高数据的精确性，进一步保障结果能够符合当前行业的精度要求标准，确保模型在混合染液浓度检测方面具有很好的适用性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230815

✅ 授权

20220520

?? 实质审查的生效：

20220429

📄 公开

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