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龙图腾网获悉深圳市精品诚电子科技有限公司申请的专利膜片印刷中VOC回收效果的智能评估方法与电子设备膜片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：CN119537904B 。

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：202510096378.4，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权膜片印刷中VOC回收效果的智能评估方法与电子设备膜片是由胡世春;李慧林;汪建军;陈昌润;关王批;黄亮钦设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本膜片印刷中VOC回收效果的智能评估方法与电子设备膜片在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能、印刷数据的智能处理以及电子设备膜片等技术领域，提供一种膜片印刷中VOC回收效果的智能评估方法与电子设备膜片，通过收集膜片印刷中VOC回收装置的入口VOC浓度检测数据，出口VOC浓度检测数据，VOC回收装置的运行参数，VOC回收装置运行时的环境参数以及VOC回收装置运行记录中的历史VOC回收率，根据这些收集到的印刷数据，利用训练后的神经网络模型对VOC回收装置的VOC回收率进行预测，根据神经网络模型对VOC回收装置的VOC回收率进行预测得到的预测结果，提供对VOC回收装置回收效果的智能评估和优化建议，从而实现在电子设备膜片的印刷过程中有效评估VOC的回收效果，对VOC回收进行精细化管理，保障印刷安全。

本发明授权膜片印刷中VOC回收效果的智能评估方法与电子设备膜片在权利要求书中公布了：1.一种膜片印刷中VOC回收效果的智能评估方法，其特征在于，包括： 收集膜片印刷中VOC回收装置的入口VOC浓度检测数据，出口VOC浓度检测数据，VOC回收装置的运行参数，VOC回收装置运行时的环境参数以及VOC回收装置运行记录中的历史VOC回收率； 根据所述入口VOC浓度检测数据、所述出口VOC浓度检测数据，所述VOC回收装置的运行参数，所述VOC回收装置运行时的环境参数以及所述历史VOC回收率，利用训练后的神经网络模型对所述VOC回收装置的VOC回收率进行预测； 根据所述神经网络模型对所述VOC回收装置的VOC回收率进行预测得到的预测结果，提供对所述VOC回收装置回收效果的智能评估和优化建议； 利用训练后的神经网络模型对所述VOC回收装置的VOC回收率进行预测时，包括：对所述入口VOC浓度检测数据、所述出口VOC浓度检测数据，所述VOC回收装置的运行参数，所述VOC回收装置运行时的环境参数以及所述历史VOC回收率进行标准化处理，以得到统一尺度，异常值的相对权重降低，数值范围一致的标准化多维特征数据；将所述标准化多维特征数据整合成用于输入模型的多维输入特征向量；将所述多维输入特征向量输入训练后的神经网络模型对所述VOC回收装置的VOC回收率进行预测； 根据所述神经网络模型对所述VOC回收装置的VOC回收率进行预测得到的预测结果，提供对所述VOC回收装置回收效果的智能评估和优化建议，包括：将所述神经网络模型预测得到的VOC回收率与目标回收率进行比较，判断当前所述VOC回收装置的工作状态是否符合预期，以提供对所述VOC回收装置回收效果的智能评估和优化建议; 在实际预测的VOC回收率低于所述目标回收率时，利用所述神经网络模型的特征权重，分析所述入口VOC浓度检测数据、所述出口VOC浓度检测数据，所述VOC回收装置的运行参数，所述VOC回收装置运行时的环境参数以及所述历史VOC回收率中对VOC回收率影响较大的关键参数，得到导致回收效果不佳的消极关键参数；根据所述消极关键参数提供优化建议；在利用所述神经网络模型的特征权重，分析对VOC回收率影响较大的关键参数时，包括：基于所述训练后的神经网络模型，提取各输入特征所对应的权重，所述各输入特征所对应的权重包括入口VOC浓度检测数据、出口VOC浓度检测数据、VOC回收装置的运行参数、VOC回收装置运行时的环境参数以及历史VOC回收率各自对应的特征权重；将提取到的所述特征权重按由大到小进行排序，识别在设定阈值范围内的特征作为高影响特征；根据当前所述VOC回收装置的运行状态分析所述高影响特征，得到导致回收效果不佳的所述消极关键参数。

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