[发明专利]一种面向智能控制器的机器学习算法模块配置及自动化组装方法在审
| 申请号： | 201910119622.9 | 申请日： | 2019-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN109976152A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 邬惠峰;秦飞巍;朱毅明 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京国翰知识产权代理事务所(普通合伙) 11696 | 代理人： | 徐佳晶 |
| 地址： | 310000 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种面向智能控制器的机器学习算法模块配置及自动化组装方法。本发明在对基于工业控制的软件产品开发过程进行分析的基础上建立机器学习算法模块的配置模型，并设计配置求解算法以满足工业控制领域应用需求的特征和软件集合。包括：基于扩展的特征模型，根据工业控制的软件生产过程建立配置规则集，规则能对特征约束及特征实现多样性问题进行描述；设计配置规则求解算法，以获取满足约束条件和领域应用需求的配置结果集，并通过规则推理增加可变配置实体的变化扩散范围及机器学习算法的可扩展程度。本发明所提出的面向智能工厂的机器学习算法模块配置及其自动化组装方法，是实现智能控制软件大规模个性化定制生产的关键使能技术。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习算法 自动化组装 模块配置 智能控制器 工业控制 配置规则 求解算法 工业控制领域 智能控制软件 多样性问题 个性化定制 规则推理 开发过程 可变配置 领域应用 配置结果 软件产品 软件集合 软件生产 特征模型 特征约束 应用需求 约束条件 可扩展 配置 使能 扩散 智能 分析 生产 | ||
【主权项】：
1.一种面向智能控制器的机器学习算法模块配置及自动化组装方法，其特征在于：包括如下步骤，特征配置依赖关系约束下的特征选取，和/或，非功能应用需求约束下的特征实现软件产品选取。
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