(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110617037.9 (22)申请日 2021.06.02 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113393023 A (43)申请公布日 2021.09.14 (73)专利权人 中南民族大 学 地址 430074 湖北省武汉市洪山区民族大 道182号中南民族大 学 专利权人 华中科技大 学 (72)发明人 孙翀　王雪言　王江晴　路松峰　 帖军　朱建新　汪红　吴俊军　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 郭子氚(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) 审查员 吕文超 (54)发明名称 模具质量评估方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种模具质量评估方法， 装 置、 设备及存储介质， 包括： 获取模具加工装备的 加工指标， 根据加工指标构建数据集； 利用随机 搜索法从预设光滑因子集合中选取若干个光滑 因子， 并通过每一个光滑因子建立基于预设广义 回归神经网络的初始质量评估模 型； 通过数据集 分别训练各光滑因子对应的初始质量评估模型， 以获得训练完成的若干个质量评估模 型； 根据预 设均方误差算法从若干个质量评估模型中选取 一目标质量评估模型； 根据目标质量评估模型对 所述模具加工装 备生产的模具进行质量评估， 解 决了现有技术中进行模具质量评估时耗费时间 长， 主观性强的技术问题， 提高了模具质量评估 的准确性。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 113393023 B 2022.12.27 CN 113393023 B 1.一种模具质量评估方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取模具加工装备的加工指标， 并根据所述加工指标构建数据集； 利用随机搜索 法从预设光滑 因子集合中选取若干个光滑 因子， 并通过每一个光滑 因子 建立基于预设广义回归神经网络的初始质量评估 模型； 通过所述数据集分别训练各光滑 因子对应的所述初始质量评估模型， 以获得训练完成 的若干个质量评估 模型； 根据预设均方误差算法从所述若干个质量评估 模型中选取一目标质量评估 模型； 根据所述目标质量评估 模型对所述模具加工装备生产的模具进行质量评估； 所述获取模具加工装备的加工指标， 并根据所述加工指标构建数据集， 包括： 获取模具加工装备的加工指标， 根据 预设随机森林算法从所述加工指标中选取预设维 度的目标加工指标， 所述预设维度包括装备状态、 加工时间、 加工参数和/或指标质量； 根据所述目标加工指标构建数据集； 所述获取模具加工装备的加工指标， 根据 预设随机森林算法从所述加工指标中选取预 设维度的目标加工指标， 包括： 获取模具加工装备的加工指标， 根据预设随机森林算法确定各加工指标的基尼指数； 根据所述基尼指数确定各加工指标对应的属性评分； 对所述属性评分进行归一化处理得到归一化评分， 并根据 所述归一化评分选取预设维 度的目标加工指标。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述基尼指数确定各加工指标对应 的属性评分， 包括： 根据基尼指数确定各加工指标对应的基尼指数变化 量； 根据所述基尼指数变化 量确定所述加工指标的属性评分。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述数据集分别训练各光滑 因子对 应的所述初始质量评估 模型， 以获得训练完成的若干个质量评估 模型， 包括： 将所述数据集划分为训练数据集和 测试数据集； 利用所述训练数据集训练若干个初始质量评估模型得到训练完成的若干个质量评估 模型。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据 预设均方误差算法从所述若干个质 量评估模型中选取一目标质量评估 模型， 包括： 利用所述测试数据集和预设均方误差算法确定各质量评估模型的预测数据和原始数 据对应点 误差的均方误差； 选取预测数据和原始数据对应点误差的均方误差最小的质量评估模型作为目标质量 评估模型。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用随机搜索 法从预设光滑 因子集合中 选取若干个光滑因子， 包括： 获取预设光滑 因子集合， 并根据预设规则将所述预设光滑 因子集合划分为预设数量的 子集合； 利用随机 搜索法从所述预设数量的子集 合中选取若干个光滑因子 。 6.一种模具质量评估 装置， 其特 征在于， 所述装置包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113393023 B 2获取模块， 用于获取模具加工装备的加工指标， 并根据所述加工指标构建数据集； 模型建立模块， 用于利用随机搜索法从预设光滑因子集合中选取若干个光滑因子， 并 通过每一个光滑因子建立基于预设广义回归神经网络的初始质量评估 模型； 训练模块， 用于通过所述数据集分别训练各光滑因子对应的所述初始质量评估模型， 以获得训练完成的若干个质量评估 模型； 选取模块， 用于根据 预设均方误差算法从所述若干个质量评估模型中选取一目标质量 评估模型； 质量评估模块， 用于根据所述目标质量评估模型对所述模具加工装备生产的模具进行 质量评估； 所述获取模块， 还用于获取模具加工装备的加工指标， 根据预设随机森林算法从所述 加工指标中选取预设维度的目标加工指标， 所述预设维度包括装备状态、 加工时间、 加工参 数和/或指标质量； 根据所述目标加工指标构建数据集； 所述获取模块， 还用于获取模具加工装备的加工指标， 根据预设随机森林算法确定各 加工指标的基尼指数； 根据所述基尼指数确定各加工指标对应的属 性评分； 对所述属 性评 分进行归一化处理得到归一化评分， 并根据所述归一化评分选取预设维度 的目标加工指 标。 7.一种模具质量评估设备， 其特征在于， 所述设备包括： 存储器、 处理器及存储在所述 存储器上并可在所述处理器上运行的模具质量评估程序， 所述模具质量评估程序配置为 实 现如权利要求1至 5中任一项所述的模具质量评估方法的步骤。 8.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有模具质量评估程序， 所述模具质 量评估程序被处 理器执行时实现如权利要求1至 5任一项所述的模具质量评估方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113393023 B 3