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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利基于相關對齊領域自適應的加工精度預測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：CN116662757B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21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：202310640748.7，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于相關對齊領域自適應的加工精度預測方法是由唐倩;李龍龍;吳海鵬;李志航設計研發完成，并于2023-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于相關對齊領域自適應的加工精度預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供的一種基于相關對齊領域自適應的加工精度預測方法，包括以下步驟：S1.采集加工器件的時序位移數據作為目標域數據，確定與目標域數據相似的數據作為源域數據；S2.構建深度學習網絡模型；S3.將源域數據和目標域數據分別輸入至深度學習網絡模型中的兩個神經網絡中進行訓練；S4.判斷深度學習網絡模型是否訓練完成，如是，則進入步驟S5，如否，則更新模型參數，返回步驟S3中，直到深度學習網絡模型完成訓練；S5.將訓練完成的源域神經網絡模型參數遷移到目標域神經網絡模型中，得到訓練完成的目標域神經網絡模型；S6.將目標域數據輸入訓練完成的目標域神經網絡模型中進行預測，輸出預測結果。

本發明授權基于相關對齊領域自適應的加工精度預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于相關對齊領域自適應的加工精度預測方法，其特征在于：包括以下步驟：S1.采集加工器件的時序位移數據作為目標域數據，并采集不同工況下加工器件的歷史時序位移數據，將與目標域數據近似的歷史時序位移數據作為源域數據，對源域數據和目標域數據進行去除噪聲處理和標準化處理；S2.構建深度學習網絡模型，深度學習網絡模型由兩個神經網絡和自適應層組成，兩個神經網絡結構相同，神經網絡包含：卷積神經網絡CNN、雙向長短期記憶神經網絡BiLSTM和預測模塊；卷積神經網絡CNN的輸出端連接雙向長短期記憶神經網絡BiLSTM的輸入端，雙向長短期記憶神經網絡BiLSTM的輸出端連接預測模塊的輸入端，兩個雙向長短期記憶神經網絡BiLSTM的輸出端連接自適應層的輸入端，自適應層的輸出端連接預測模塊的輸入端；S3.將去除噪聲和進行標準化處理后的源域數據和目標域數據分別輸入至深度學習網絡模型中的兩個神經網絡中進行訓練，兩個神經網絡中的BiLSTM網絡層分別對源域數據和目標域數據進行特征提取，將源域數據特征和目標域數據特征映射到自適應層的特征空間中，使用Coral方法度量自適應層中源域數據特征和目標域數據特征的差異，使源域數據特征和目標域數據特征進行對齊，并根據Coral度量的差異確定目標函數；S4.判斷深度學習網絡模型是否訓練完成，如是，則進入步驟S5，如否，則更新模型參數，返回步驟S3中，直到深度學習網絡模型完成訓練；S5.將訓練完成的源域神經網絡模型參數遷移到目標域神經網絡模型中，得到訓練完成的目標域神經網絡模型；S6.將目標域數據輸入訓練完成的目標域神經網絡模型中進行預測，輸出預測結果。

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重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙正街174號；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”。