珠海科技學院孟晨晨獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉珠海科技學院申請的專利一種基于SVR-PSO的語音機器人的外形優化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：CN115470593B 。
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：202211197359.3，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種基于SVR-PSO的語音機器人的外形優化方法是由孟晨晨;梁艷春;管仁初設計研發完成，并于2022-09-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于SVR-PSO的語音機器人的外形優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于SVR?PSO的語音機器人的外形優化方法，包括如下步驟：步驟一、對智能語音機器人的外形殼體和內部零件進行建模獲得外殼模型和零件裝配體模型；步驟二、對外殼模型進行參數化表示獲得外形擬合函數，對裝配體模型進行參數化表示獲得多個零件的投影高度；步驟三、構建外形優化模型；步驟四、通過粒子群優化算法結合支持向量回歸算法對外形優化模型進行優化，尋找當前外形優化模型的最優解，調節智能語音機器人的外形至最小體積。本發明具有縮短優化時間和提高計算精度的特點。
本發明授權一種基于SVR-PSO的語音機器人的外形優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于SVR-PSO的語音機器人的外形優化方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一、對智能語音機器人的外形殼體和內部零件進行建模獲得外殼模型和零件裝配體模型； 步驟二、對所述外殼模型進行參數化表示獲得外形擬合函數，對所述裝配體模型進行參數化表示獲得多個零件的投影高度； 步驟三、構建外形優化模型： 以所述外殼模型的最小體積為優化目標，以外形擬合函數中的方程系數作為優化變量，并以零件裝配體模型為約束條件； 步驟四、通過粒子群優化算法對外形優化模型進行優化，在到達迭代次數后，粒子的適應度函數最大值為外形優化模型的最優解，調節智能語音機器人的外形至最小體積； 其中，通過支持向量回歸算法對粒子群算法的運算時間； 粒子的適應度函數為： 式中，fitness為適應度函數，v0為初始原外形的體積，v為新個體對應的體積，fit為適應度因子。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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