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龍圖騰網獲悉江南大學申請的專利一種端到端紗線質量預測模型及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：CN117113014B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202311135432.9，技術領域涉及：G06F18/15；該發明授權一種端到端紗線質量預測模型及方法是由王夢蕾;王靜安;盧雨正;郭明瑞;高衛東設計研發完成，并于2023-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種端到端紗線質量預測模型及方法在說明書摘要公布了：本發明屬于紗線質量預測技術領域，提供了一種端到端的紗線質量預測模型及方法，該模型包含如下模塊：模塊1是數據預處理模塊，即對模型輸入的紡紗技術參數進行向量化表達。模塊2是配棉信息特征提取模塊，即搭建基于自注意力機制的神經網絡框架對變長的配棉信息序列數據進行充分學習，實現混配原料的綜合特征表達。模塊3是特征融合及紗線質量預測模塊，實現紗線質量的預測。與傳統的紗線質量預測模型相比，本發明提供的模型是一個基于學習的、具有通用性的端到端預測模型，能夠靈活適應紡紗生產過程中涉及的不同類型信息，有效提升了預測準確性和預測效率，有望擴展至其他智能制造領域。

本發明授權一種端到端紗線質量預測模型及方法在權利要求書中公布了：1.一種端到端紗線質量預測模型，其特征在于：包括如下模塊： 模塊1、數據預處理模塊，即對模型輸入的紡紗技術參數進行向量化表達； 所述的數據預處理模塊是對模型輸入的紡紗技術參數進行向量化表達，包括如下具體實施方法： 1.1對于每一條棉纖維屬性數據首先采用一個神經網絡層E，將配棉屬性映射到一個新的特征空間，構成棉纖維特征xc；一方面保障特征對復雜配棉信息的表達能力，另一方面便于配棉信息特征提取模塊使用； 1.2對于各項工藝參數和紗線規格數據，采用向量編碼的方式將p項工藝參數排列為數值向量的形式，記作將c項紗線規格參數排列為數值向量的形式，記作再將二者拼接成一個新的p+c維特征向量，記作控制特征 模塊2、配棉信息特征提取模塊，即搭建基于自注意力機制的神經網絡框架對變長的配棉信息序列數據進行充分學習，實現混配原料的綜合特征表達； 所述模塊2中，提出的模型設計了一個可學習的自注意力模塊用以提取配棉信息；具體地，將原料的物理特征映射到一個可加權的特征空間，再根據原料比例進行加權融合，實現混配原料的綜合特征表達；包括如下具體計算步驟： 2.1將經神經網絡層E處理得到的棉纖維特征xc轉換獲得dm維度的鍵K，值V和查詢Q： Qj＝xcWj q4 式2、3和4中，為可訓練的權重矩陣； 2.2對Qj、Kj和Vj進行基于點積的注意力計算： 2.3將提取到的注意力信息經過神經網絡模塊映射為一個新的、可加權的棉纖維屬性特征向量記作xa，其中再以配棉比例為權重聚合xa，實現配棉信息的特征建模；配棉比例由向量xp＝p1,p2,p3,…,pl表示，通過xp與xa的加權求和我們得到可表征混合棉質量的特征向量xm； 模塊3、特征融合及紗線質量預測模塊，即首先采用一個門控制的回歸預測模塊將控制特征與混合棉屬性特征進行融合，引導模型在混配棉纖維的綜合特征中聚焦相關信息，接著將融合特征映射至紗線質量空間，由此對紡紗制造中的信息傳遞過程建模，實現紗線質量的預測。

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江南大學，其通訊地址為：214122 江蘇省無錫市濱湖區蠡湖大道1800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”。