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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利基于注意力残差孪生网络的加工精度预测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：CN116630728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202310577060.9，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于注意力残差孪生网络的加工精度预测方法是由唐倩;李潇;李志航设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力残差孪生网络的加工精度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于注意力残差孪生网络的加工精度预测方法，包括以下步骤：S1.采集时序位移数据，利用分段聚合近似和格拉姆角场处理时序位移数据，得到二维灰度图像数据，将得到的灰度图像数据作为样本数据集；S2.构建注意力机制残差孪生网络，并在网络中加入通道注意力模块和残差块；S3.将样本数据集输入注意力机制残差孪生网络中进行训练；S4.判断注意力机制残差孪生网络是否训练完成，如是，则进入步骤S5，如否，则更新注意力机制残差孪生网络学习模型的参数，返回步骤S3中；S5.将待测数据输入训练完成的学习模型中进行预测分类。

本发明授权基于注意力残差孪生网络的加工精度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力残差孪生网络的加工精度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.采集加工零件的时序位移数据作为样本数据集，对时序位移数据利用分段聚合近似法进行降维，再将降维后的时序位移数据进行格拉姆角场处理升维，得到时间维度和位移维度的二维矩阵，将二维矩阵转化为二维灰度图像数据；S2.构建通道注意力模块和残差模块的注意力机制残差孪生网络；S3.将二维灰度图像数据输入注意力机制残差孪生网络中进行训练；S4.判断注意力机制残差孪生网络是否训练完成，如是，则进入步骤S5，如否，则更新注意力机制残差孪生网络学习模型的参数，返回步骤S3中；S5.将实时采集的待加工零件时序位移数据通过步骤S1转化为二维灰度图像数据，将二维灰度图像数据输入至训练完成的注意力机制残差孪生网络中进行预测分类，输出预测结果；步骤S2中，根据如下方法构建注意力机制残差孪生网络：注意力机制残差孪生网络有两条主干提取网络，主干提取网络均由通道注意力模块和残差模块组成，在两条主干提取网络后接一个全连接层，其中，通道注意力模块使用有效通道注意力模块，在有效通道注意力模块后堆叠3个残差模块；步骤S3中，通过如下方法进行训练：S31.有效通道注意力模块对输入的二维灰度图进行卷积，并在特征图的空间维度进行特征压缩，进行特征压缩时保证通道数不变，在通道维度进行学习，对各个通道的重要性进行加权，得到特征矩阵；S32.残差模块对输入的特征矩阵进行深层特征提取，得到两个样本特征向量；S33.将两个样本特征向量一维化，并相减得到新向量，将新向量输入至全连接层中，进行预测分类，输出预测结果。

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