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龙图腾网获悉安德佳(福建)铝饰科技有限公司申请的专利一种基于大数据的汽车铝饰件管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121638694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610162272.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于大数据的汽车铝饰件管理方法是由郑昕斌;罗夫·泰默里希;陈勇设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的汽车铝饰件管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的汽车铝饰件管理方法，属于铝饰件管理技术领域，具体包括：通过传感器采集原材料纯度、挤压工艺及环境温湿度数据，传输至云端并依据唯一产品序列号进行结构化关联存储；其次，利用动态时间规整算法对数据执行时序对齐、去噪及归一化处理，构建全生命周期特征矩阵。随后，基于长短期记忆网络对特征矩阵进行迭代训练，建立质量动态预测模型；在实际生产中，该模型实时计算铝饰件质量评分，自动判定并标记低于阈值的异常品及缺陷类型；最后，应用层类相关性传播算法解析模型，定位导致异常的关键特征维度，并针对可调节参数生成闭环修正指令，实现生产工艺的智能优化。

本发明授权一种基于大数据的汽车铝饰件管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的汽车铝饰件管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过部署在生产各环节的传感器采集铝饰件原材料纯度、挤压工艺参数及环境温湿度数据，传输至云端服务器并依据唯一产品序列号进行结构化关联存储； S2：利用动态时间规整算法对结构化关联存储的数据进行时序对齐，剔除噪声干扰并执行归一化处理，构建包含原材料、工艺及环境特征的铝饰件全生命周期特征矩阵； S3：将铝饰件全生命周期特征矩阵划分为训练集与验证集，输入长短期记忆网络进行迭代训练，建立以生产过程特征为输入、成品质量指标为输出的铝饰件质量动态预测模型； S4：实时采集当前生产过程数据输入铝饰件质量动态预测模型，计算当前铝饰件的质量评分，若评分低于标准阈值则自动判定为异常品并标记具体的缺陷类型； S5：针对判定为异常品的铝饰件，采用层类相关性传播算法解析模型内部神经元激活状态，定位导致质量异常的关键特征维度，若该特征维度属于可调节工艺参数，则生成针对该参数的闭环修正指令；具体过程为： 将判定为异常品的铝饰件特征矩阵输入铝饰件质量动态预测模型，锁定输出层中指示异常类别的神经元节点，将其激活值设定为初始相关性总值； 利用层类相关性传播规则将初始相关性总值依据网络权重反向分配，经由全连接层与隐含层逐级逆推，计算输入层中每一个特征维度的相关性分数； 对比输入层所有特征维度的相关性分数，筛选出数值最大的特征维度作为关键特征维度； 判断该关键特征维度是否属于预设的可调节工艺参数列表； 若是，则检索与该关键特征维度匹配的预设工艺补偿策略，计算该参数所需的物理调节数值，生成包含目标设备ID与调节数值的闭环修正指令； 所述计算输入层中每一个特征维度的相关性分数的具体方式为： 计算全连接层神经元激活值与连接权重的加权乘积，将其占该层所有加权乘积之和的比例定义为贡献系数，依据贡献系数将输出层的初始相关性总值分配给全连接层的每一个神经元； 将全连接层神经元获得的相关性数值作为逆向传播输入，针对长短期记忆网络的时间展开结构，遍历隐含层网络结构，依据层间连接权重与神经元激活状态计算前一层神经元对后一层神经元的激发强度，将相关性数值按激发强度比例逐层向前传递； 当相关性数值反向传播至输入层时，汇集第一隐含层所有节点向输入层对应节点传递的相关性分量，执行求和运算得到该节点的累积相关性数值，将其确立为输入层每一个特征维度的相关性分数。

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