无监督式自进化的电机设计方法及系统

授权

摘要

本发明公开了一种无监督式自进化的电机设计方法及系统，该方法包括：获取用户输入的电机性能参数信息；调用基于深度学习的神经网络模型，通过神经网络模型中的设计模型并结合电机性能参数信息进行电机设计，以得到产品设计结果；通过神经网络模型中的评价模型对产品设计结果进行损失函数计算，以得到损失函数值；调整设计模型以及评价模型的结构数据和权重数据，并通过调整后的评价模型再次进行电机设计，通过调整后的评价模型再次进行损失函数计算，如此往复循环，直至损失函数值达到全局最小，并将此时设计模型设计得到产品设计结果作为最终设计结果。本发明能够解决现有技术不具备自动学习和优化能力、对电机设计人员的设计经验依赖强的问题。

基本信息

专利标题：

无监督式自进化的电机设计方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112131787A

申请号：

CN202010985101.4

公开（公告）日：

2020-12-25

申请日：

2020-09-18

授权号：

CN112131787B

授权日：

2022-05-27

发明人：

林锦华

申请人：

江西兰叶科技有限公司

申请人地址：

江西省宜春市高安市灰埠镇小微企业园办公室东边

代理机构：

北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

彭琰

优先权：

CN202010985101.4

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F30/23

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-27 ：

授权

2021-01-12 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20200918

2020-12-25 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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