一种基于机器学习的电动工具运行参数优化系统

本发明的一种基于机器学习的电动工具运行参数优化系统，属于计算机辅助设计技术领域，包括战略设定单元，数据获取单元，特征处理单元，算法融合单元，决策控制单元，执行反馈单元和应用输出单元；所述战略设定单元用于生成策略参数；所述数据获取单元用于采集基础数据，其中，所述基础数据包括三维模型数据，材料物理属性数据和微控制器单元资源限制参数；所述特征处理单元用于接收所述基础数据，并将其编码以生成统一特征向量；所述算法融合单元用于接收所述统一特征向量，并进行多目标寻优计算以生成帕累托最优前沿，本发明实现了从高级战略目标设定到最终可部署固件参数集生成的全自动化流程，显著提升了高性能电动工具固件的设计效率与质量。

《一种基于机器学习的电动工具运行参数优化系统》是一发明专利，专利号为 2025114328861，当前法律状态为已下证，由南通亚美利电动工具有限公司提出申请，发明人为张晨晨;张捷;崔静静，申请日期为2025-10-09，公开（公告）日期为2025-12-26，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明的一种基于机器学习的电动工具运行参数优化系统，属于计算机辅助设计技术领域，包括战略设定单元，数据获取单元，特征处理单元，算法融合单元，决策控制单元，执行反馈单元和应用输出单元；所述战略设定单元用于生成策略参数；所述数据获取单元用于采集基础数据，其中，所述基础数据包括三维模型数据，材料物理属性数据和微控制器单元资源限制参数；所述特征处理单元用于接收所述基础数据，并将其编码以生成统一特征向量；所述算法融合单元用于接收所述统一特征向量，并进行多目标寻优计算以生成帕累托最优前沿，本发明实现了从高级战略目标设定到最终可部署固件参数集生成的全自动化流程，显著提升了高性能电动工具固件的设计效率与质量。

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