[发明专利]一种参数优化方法及系统

权利要求书

1.一种参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本对，所述样本对包括可控制参数及目标元素；

构建基于神经网络的模型，所述模型包括所述可控制参数与所述目标元素之间的关系；

利用所述样本对训练所述模型；

获取期望目标元素；

获取所述可控制参数的约束条件，所述约束条件定义了所述可控制参数的可行域；

利用所述模型及所述取值范围调整所述可控制参数，使得所述目标元素接近于所述期望目标元素。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可控制参数包括设备运行时参数，所述参数的数值可由设备上的传感器检测得到。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建基于神经网络的模型包括：

所述可控制参数作为输入层神经元的输入，所述目标元素作为输出层神经元的输出，所述输入层与所述输出层之间存在隐含层；

确定隐含层神经元的数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述样本对训练所述模型包括：

输入所述可控制参数到所述模型得到输出结果；

调整所述神经元之间的连接权重，直至所述输出结果与所述目标元素误差最小。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调整所述神经元之间的连接权重包括：

调整所述输入层神经元与所述隐含层神经元之间的连接权重；

调整所述隐含层神经元与所述输出层神经元之间的连接权重。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述模型及所述取值范围调整所述可控制参数包括：

确定调整方向以及调整步长；

按照所述调整方向及所述调整步长调整所述可控制参数，使得所述模型输出的所述目标元素逐渐逼近所述期望目标元素。

7.一种参数优化系统，应用于工业控制领域，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取样本对，所述样本对包括可控制参数及目标元素；

建模单元，用于构建基于神经网络的模型，所述模型包括所述可控制参数与所述目标元素之间的关系；

训练单元，用于利用所述样本对训练所述模型；

第二获取单元，用于获取期望目标元素；

第三获取单元，用于获取所述可控制参数的约束条件，所述约束条件定义了所述可控制参数的可行域；

调整单元，用于利用所述模型及所述取值范围调整所述可控制参数，使得所述目标元素接近于所述期望目标元素。

8.根据权利要求7所述的参数优化系统，其特征在于，所述训练单元包括：

输入子单元，用于输入所述调整可控制参数到所述模型得到输出结果；

调整子单元，用于调整神经元之间的连接权重，直至所述输出结果与所述目标元素误差最小。

9.一种参数优化系统，其特征在于，所述参数优化系统包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有权利要求1-6任一所述的参数优化的指令，所述处理器用于执行存储器中参数优化的指令，执行如权利要求1-6任一所述的参数优化方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有参数优化的指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述权利要求1-6任一所述的方法。