北京工业大学请求根据神经网络黑箱化贝叶斯的数控机床可靠性分析办法专利提高计算速度适用于实时评价

　　国家知识产权局信息数据显现，北京工业大学;北京星航机电配备有限公司请求一项名为“一种根据神经网络黑箱化贝叶斯的数控机床可靠性分析办法”的专利，公开号CN121351574A，请求日期为2025年10月。

　　专利摘要显现，本发明公开了一种根据神经网络黑箱化贝叶斯揣度的数控机床可靠性分析与评价办法。包含如下过程：S10数据预处理与增强：使用前史毛病数据构建经历散布，并练习神经网络生成符合该散布的扩大毛病数据，以处理样本缺乏问题；S20神经网络黑箱化贝叶斯揣度：构建贝叶斯神经网络，经过变分揣度和重参数化技巧，使网络直接学习从毛病数据到可靠性参数后验散布的映射。网络输出为散布参数；S30不确定性量化：在猜测时进行屡次前向传达采样，生成猜测散布，然后量化认知不确定性和偶尔不确定性；S40端到端练习与优化：以依据下界为丢失函数，结合前史与现场数据对网络进行练习，平衡数据拟合与模型复杂度。本办法可以提高计算速度，适用于实时评价，提高了工程适用性。

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