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龙图腾网恭喜浙江理工大学申请的专利一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化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：CN118967670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411434856.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法是由应志平;黄瑞章;吴震宇;彭来湖;程晓颖设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法，包括如下步骤：1），构建样本数据库，包括碳纤维复材材料参数、电磁感应加热实验参数和热成像序列图；2），对数据库进行预处理，获取每个样品表面的温度差，建立以表面温度差为关键信息的数据集，并将数据集的样本划分为训练集和测试集；3），构建PLE多任务学习模型，并进行训练和验证，获取每个材料参数下的最佳表面温度差和对应的实验参数组合；4），利用贝叶斯算法迭代优化数据集，直至贝叶斯优化的预期改进值低于设定阈值，优化过程终止，得到优化的神经网络模型。本发明能够高效、准确地获得检测效果更好的感应加热检测参数。

本发明授权一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法，其特征在于：包括如下工艺步骤：1），构建样本数据库，包括碳纤维复材材料参数、电磁感应加热实验参数和热成像序列图；2），对数据库进行预处理，获取每个样品表面的温度差，建立以表面温度差为关键信息的数据集，并将数据集的样本划分为训练集和测试集；3），构建PLE多任务学习模型，并进行训练和验证，获取每个材料参数下的最佳表面温度差和对应的实验参数组合；其具体为：3-1），数据标准化与归一化处理：加载数据库中的数据，包括碳纤维复材材料参数、电磁感应加热实验参数和预处理得到的表面温度差；并对材料参数和实验参数进行标准化处理；3-2），定义多个输入层，包括材料参数输入层、实验参数输入层和表面温度差输入层；输入数据通过各自的输入层进入模型，形成初始特征向量： ；3-3），构建共享层：输入特征向量，通过多个全连接层构成共享特征提取层；这些共享特征在不同任务之间共享，并为每个任务提供有用的特征表示： 其中，为第层的输出特征，和分别为第层的权重和偏置，为激活函数；是输入层的输入向量；3-4），构建任务特定层，即构建两个任务层，分别是“表面温度差预测任务”和“实验参数优化任务”；每个任务拥有独立的任务特定层，用于提取与该任务相关的特征；其中，表面温度差预测任务的输出层为全连接层，其预测表面温度差值；实验参数优化任务的输出层为全连接层，其输出实验参数组合；每个任务定义以下特征： 其中，和分别是表面温度差预测任务和实验参数优化任务在第层的输出特征； 其中，是预测的最佳表面温度差，是预测的实验参数组合；3-5），对多任务学习模型训练：对整个模型使用M组训练集进行训练，训练过程中使用均方误差MSE作为损失函数，公式如下： 其中，是实际值，是模型预测值；3-6），输入与输出处理：即输入碳纤维复材材料参数和输出感应加热检测参数；3-7），使用Adam优化算法对模型参数进行优化，并设定训练停止条件；当模型在训练集和验证集上的损失值达到收敛或满足设定条件时，停止训练；计算模型在测试集上的均方误差和R平方值；3-8），从M组训练和验证结果中，选取最终输出量均方误差最小的一组模型参数，作为多任务学习模型；4），利用贝叶斯算法迭代优化数据集：获取多任务学习模型预测的最佳表面温度差，在实验参数范围内搜索并选择新的实验参数，在新的实验参数下进行实验，获取新的数据；新数据加入现有数据库当中，并重新训练模型，重复上述操作，直至贝叶斯优化的预期改进值低于设定阈值，优化过程终止，得到优化的神经网络模型；其具体为：4-1），利用贝叶斯优化算法，构建高斯代理模型来近似目标函数；4-2），选用预期改进EI采集函数，在整个参数空间内计算每个点的预期改进值；4-3），根据计算出来的改进值在实验参数范围内选取新的采样点，并在新选择出的采样点上进行实验，获取碳纤维热序列图，并将所得数据加入现有数据库，作为新的训练数据，用更新后的数据重新训练神经网络；4-4），将新的数据加入高斯代理模型，并重新训练高斯过程模型，利用更新后的高斯过程模型和采集函数，选择新的采样点；4-5），当新采样点的预期改进值低于设定的阈值时，优化算法终止。

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