[发明专利]一种面向工业大数据的产品质量多源深度融合预报方法有效
| 申请号： | 202010040200.5 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111258996B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 刘长鑫;马宇飞;丁进良;柴天佑;李智浩 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向工业大数据的产品质量多源深度融合预报方法，涉及工业大数据处理与复杂工业智能建模技术领域。该方法首先收集实际工业现场中的生产数据，并进行数据清洗与数据预处理，统一样本的数据维度；将生产过程数据按照工业生产的实际工艺流程与数据特征分为不同的数据块，同时求取每个数据块与最终质量数据的相关系数；针对不同的数据块，分别设计特定的深度学习网络提取隐含在数据内部的特征信息；利用之前求取的相关系数，为各个数据块提取到的特征信息进行加权融合，并利用一个单层神经网络对产品质量进行预报。该方法通过一种特征融合的思想，将复杂工业过程中的多源异构数据进行深度融合，实现对产品质量的精确预报。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 工业 数据 产品质量 深度 融合 预报 方法 | ||
【主权项】：
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