吉林大学申请基于改进自适应深度嵌入聚类的模具损伤识别方法专利，有效提升模具损伤识别精度与鲁棒性
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2026-05-27 02:17:00
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国家知识产权局信息显示，吉林大学;一汽铸造有限公司申请一项名为“一种基于改进自适应深度嵌入聚类的模具损伤识别方法”的专利，公开号CN122087480A，申请日期为2025年12月。
专利摘要显示，本发明涉及制造业模具损伤智能检测技术领域，具体是一种基于改进自适应深度嵌入聚类的模具损伤识别方法，所述方法先采集模具振动信号或表面缺陷图像，经缩放、归一化及随机旋转、亮度调整的数据增强预处理，再通过含通道注意力机制（SENet）的深度神经网络编码器映射至低维嵌入空间，优化编码器与聚类中心联合目标，最小化KL散度与重构损失生成嵌入向量，经模型评估确定最优参数；其在MNIST数据集聚类准确率达99%，NEU‑DET数据集缺陷检测率94.2%，噪声干扰下精度下降幅度仅4.2%～6.3%，且仅需2.1M参数，参数准确率比最优，有效提升模具损伤识别精度与鲁棒性，适配复杂工业场景。
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来源：市场资讯
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