[发明专利]一种基于机器学习的阳极铝箔性能预测系统有效

专利信息
申请号: 202011170302.5 申请日: 2020-10-28
公开(公告)号: CN112289391B 公开(公告)日: 2023-08-22
发明(设计)人: 潘斯宁;梁力勃;杨小飞 申请(专利权)人: 广西贺州市桂东电子科技有限责任公司
主分类号: G16C60/00 分类号: G16C60/00;G16C20/70;G06N3/048;G06N3/08;G06N7/01;G06N20/20;G06F18/2135
代理公司: 南宁深之意专利代理事务所(特殊普通合伙) 45123 代理人: 卢颖
地址: 542899 广西*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 发明公开了一种基于机器学习的阳极铝箔性能预测系统,其先收集阳极铝箔生产线上实时的工艺参数及其对应的产品性能指标的实测数据组成在线制造数据样本库Database;然后对在线制造数据样本库Database中的数据进行主成分分析后,再分成训练数据集Data‑train‑p和测试数据集Data‑test;分别采用四种机器学习算法模型使用训练数据集Data‑train‑p进行模型的训练学习和测试;再将每个机器学习模型的测试部分Data‑train‑p‑II进行合并用于进行次级学习器的训练;最后将测试数据集Data‑test中输入到stacking模型中,得到预测值,比较预测值与实测值之间的差异,若满足预设的预测精度要求,则预测系统构建结束,反之则重新构建初级学习器和次级学习器。本发明解决阳极铝箔性能预测方法适用性差,预测精度低的问题。
搜索关键词: 一种 基于 机器 学习 阳极 铝箔 性能 预测 系统
【主权项】:
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