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龍圖騰網獲悉谷斗科技(上海)有限公司申請的專利一種基于神經網絡模型的工業決策智能化生成方法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：CN120387030B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510875164.7，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種基于神經網絡模型的工業決策智能化生成方法是由沈兵;李倩設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡模型的工業決策智能化生成方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于神經網絡模型的工業決策智能化生成方法，屬于智能決策技術領域，包括：構建神經網絡模型；提取每個第一決策樣本基于神經網絡模型的決策差異，并對神經網絡模型中的每個隱藏層增設神經元；確定每個第一決策樣本在第一工業場景中的最優變量，且結合歷史最優概率對相應第一決策樣本進行優化處理得到第二決策樣本；獲取與工業任務相關的第二工業場景中的第三決策樣本且結合第二決策樣本針對增設神經元后的神經網絡模型進行訓練得到工業決策模型；獲取新的工業任務的工業異常并輸入到工業決策模型中，自動生成智能化決策方案。能夠快速、準確地針對各類生產問題生成智能化決策方案，降低決策失誤。

本發明授權一種基于神經網絡模型的工業決策智能化生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡模型的工業決策智能化生成方法，其特征在于，包括： 步驟1：構建神經網絡模型，其中，所述神經網絡模型基于與工業任務相關的第一工業場景中的第一決策樣本訓練得到，用于針對所述第一工業場景中的設備運行判定、生產工藝判定以及質量檢測判定； 步驟2：提取每個第一決策樣本基于神經網絡模型的決策差異，并對所述神經網絡模型中的每個隱藏層增設神經元； 步驟3：確定每個第一決策樣本在第一工業場景中的最優變量，且結合歷史最優概率對相應第一決策樣本進行優化處理得到第二決策樣本； 步驟4：獲取與工業任務相關的第二工業場景中的第三決策樣本且結合第二決策樣本針對增設神經元后的神經網絡模型進行訓練得到工業決策模型； 步驟5：獲取新的工業任務的工業異常并輸入到工業決策模型中，自動生成智能化決策方案； 其中，對所述神經網絡模型中的每個隱藏層增設神經元，包括： 從所述第一決策樣本中提取實際輸入向量，并輸入到所述神經網絡模型中得到預測輸出向量，將所述預測輸出向量與輸入-輸出向量中的實際輸出向量進行對比，構建決策差異； 根據每個決策差異確定對應隱藏層的神經元的待補充數量得到所有隱藏層的增設數組，并構建增設矩陣得到增設特征向量以及每個隱藏層的方差； 提取所述增設特征向量中每個隱藏層的特征系數以及方差，且基于增設矩陣提取每個隱藏層的平均數量，從平均-系數-方差-數量對照表中匹配對應隱藏層的神經元的增設數量，并對相應隱藏層進行補充； 其中，根據每個決策差異確定每個隱藏層的神經元的待補充數量，包括： 根據每個差異決策在對應隱藏層的預測路徑以及每個神經元的預測誤差，確定對應隱藏層的神經元增設位置，其中，所述神經元的增設位置為對應隱藏層的預測路徑中的第一個神經元之前的位置或對應隱藏層的預測路徑中的最后一個神經元之后的位置； 同時，根據每個神經元的預測誤差確定對應隱藏層的神經元的待補充數量； ; 其中，表示第j個隱藏層的待補充數量；表示第i2個第一決策樣本基于第j個隱藏層下的預測路徑中的第i1個神經元的預測誤差；表示m1個第一決策樣本基于第j個隱藏層下的預測路徑中的所有神經元的預測誤差和的最大誤差；n表示基于第j個隱藏層下的預測路徑中的神經元的總數量；表示經驗系數，取值為1.2；m1表示第一決策樣本的數量；表示向上取整符號。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人谷斗科技(上海)有限公司，其通訊地址為：201900 上海市寶山區呼蘭西路100號1幢9層A座；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。