恭喜极光先进雷射株式会社阿部邦彦获国家专利权
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龙图腾网恭喜极光先进雷射株式会社申请的专利训练数据生成方法、机器学习方法、消耗品管理装置和计算机可读介质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：CN115702526B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202080101657.0，技术领域涉及：H01S3/00；该发明授权训练数据生成方法、机器学习方法、消耗品管理装置和计算机可读介质是由阿部邦彦设计研发完成，并于2020-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练数据生成方法、机器学习方法、消耗品管理装置和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开的一个观点的训练数据生成方法是在用于对激光装置的消耗品的寿命进行预测的学习模型的机器学习中使用的训练数据的生成方法，其中，该训练数据生成方法包含以下步骤：取得第1寿命关联信息，该第1寿命关联信息包含与从消耗品开始使用到被更换为止的期间中的不同的振荡脉冲数对应地被记录的消耗品的至少1个寿命关联参数的数据；根据振荡脉冲数确定消耗品的第1劣化度；根据至少1个寿命关联参数确定消耗品的第2劣化度；根据第1劣化度和第2劣化度确定消耗品的第3劣化度；以及生成将第1寿命关联信息和第3劣化度对应起来的训练数据。
本发明授权训练数据生成方法、机器学习方法、消耗品管理装置和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种训练数据生成方法，其是在用于对激光装置的消耗品的寿命进行预测的学习模型的机器学习中使用的训练数据的生成方法，其中，所述训练数据生成方法包含以下步骤： 取得第1寿命关联信息，所述第1寿命关联信息包含与从所述消耗品开始使用到被更换为止的期间中的不同的振荡脉冲数对应地被记录的、所述消耗品的至少1个寿命关联参数的数据； 根据所述振荡脉冲数确定所述消耗品的第1劣化度； 根据所述至少1个所述寿命关联参数确定所述消耗品的第2劣化度； 根据所述第1劣化度和所述第2劣化度确定所述消耗品的第3劣化度；以及 生成将所述第1寿命关联信息和所述第3劣化度对应起来的训练数据。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人极光先进雷射株式会社，其通讯地址为：日本栃木县；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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