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龍圖騰網獲悉山東日照發電有限公司申請的專利基于機器自學習的智能優化控制系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115730682B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211514554.4，技術領域涉及：G06F16/215；該發明授權基于機器自學習的智能優化控制系統是由韓濤;張民;王成華;郭永斌;姜守義;申為勝;宋清剛;李洪勇;姜肇雨;劉濤;鄒清林;孫勇;朱鋒設計研發完成，并于2022-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器自學習的智能優化控制系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器自學習的智能優化控制系統，涉及機器自學習技術領域，解決了訓練數據過于多，過于亂，導致在具體訓練時，機器無法第一時間就完全進行接收并進行訓練，導致整個訓練效果并不佳的技術問題，對學習數據集內部的參數數據以及若干組數據包進行參數優化處理，對大量的重復參數進行優化，并將優化后的學習數據集傳輸至學習數據庫內進行存儲，采用此種方式，對訓練步驟進行依次優化，充分縮減優化步驟的整體容量，便于對應的設備端自行進行訓練，避免設備端在訓練過程中，因訓練數據的雜亂，導致對應的訓練機器反應變慢，通過優化對應的訓練參數，使訓練機器得到較好的訓練效果。

本發明授權基于機器自學習的智能優化控制系統在權利要求書中公布了：1.基于機器自學習的智能優化控制系統，其特征在于，包括數據輸入端、自學習主控終端以及能源輸入端；所述能源輸入端，用于將能源傳輸至自主操作單元內； 所述自學習主控終端包括數據包分篩單元、學習數據分析單元、數據管理優化單元、學習數據庫以及自主操作單元； 所述數據輸入端，用于將大量的學習數據集進行輸入，自學習主控終端對所輸入的學習數據集進行接收； 所述自學習主控終端內部的數據包分篩單元，對不同的學習數據集進行分篩處理，按照初始相同的訓練參數對不同的學習數據集進行分區，并將不同分區的學習數據集進行整合； 所述學習數據分析單元，對已經完成分區的學習數據集進行分析處理，所述學習數據集內部包括有學習數據，所述學習數據包括參數數據以及視頻數據，且學習數據分析單元需要對視頻數據進行分析處理，得到對應的待訓練處理數據包； 所述學習數據分析單元，對已經完成分區的學習數據集進行分析處理的具體方式為： 從視頻數據內獲取對應移動件的轉折點位，并將轉折點位與對應的三維坐標系進行捆綁貼合，并將對應的轉折點位標記為ZZk（Xk，Yk，Zk），其中k代表不同的轉折點位，其中k=1、2、……、n，當k=1時，代表此轉折點位初始點位，初始點位便是該三維坐標系的原點，k=2時，代表此轉折點移動至第二組點位，依此類推，k=n時，代表此轉折點移動至n處的點位； 對k從1至n的多個轉折點位進行點位距離計算，采用得到兩點之間的距離參數JL，將初始轉折點ZZ1（X1，Y1，Z1）以及第二組轉折點ZZ2（X2，Y2，Z2）和之間的距離參數JL進行合并，得到第一組數據包，根據k的取值，以此類推，獲取多個轉折點以及之間的距離參數JL并進行合并，得到n-1個數據包； 刪除此分區的視頻數據，將n-1個數據包進行保留，并將刪除視頻數據后的學習數據集傳輸至數據管理優化單元內； 所述數據管理優化單元，對學習數據集內部的參數數據以及待訓練處理數據包進行參數優化處理，對大量的重復參數進行優化，并將優化后的學習數據集傳輸至學習數據庫內進行存儲。

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