机器学习模型的训练方法、训练装置、预测系统
公开
摘要

本申请公开一种机器学习模型的训练方法、机器学习模型的训练装置、预测系统、计算机设备及计算机可读存储介质;其中,所述机器学习模型的训练数据中的输入数据即物件三维模型的打印特征中包括体素特征及模型几何特征,通过获取物件三维模型的各个基本单元的特性及基本单元之间的关联,使训练获得的目标机器学习模型在对不同打印构件打印过程进行预测时可基于将复杂结构离散化获得的体素特征及模型几何特征以计算预测复杂结构打印中随时间变换的温度历史或/及应力历史数据,本申请的机器学习模型的训练方法获得的机器学习模型不仅局限于简单几何体例如填充立方体的打印预测,也可适应于对多种打印构件的打印预测。

基本信息
专利标题 :
机器学习模型的训练方法、训练装置、预测系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114429058A
申请号 :
CN202011173854.1
公开(公告)日 :
2022-05-03
申请日 :
2020-10-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
大卫·西蒙·哈特曼赵则昂罗小帆
申请人 :
苏州奇流信息科技有限公司
申请人地址 :
江苏省苏州市常熟市经济技术开发区四海路9号
代理机构 :
上海巅石知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
王再朝
优先权 :
CN202011173854.1
主分类号 :
G06F30/23
IPC分类号 :
G06F30/23  G06N20/00  G06T17/20  B29C64/118  B29C64/386  B33Y50/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/23
使用有限元方法或有限差方法
法律状态
2022-05-03 :
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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