[发明专利]一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法在审
| 申请号： | 202210421887.6 | 申请日： | 2022-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN114662677A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 张朋;毕佳俊;张洁;赵春财;崔利;毕金茂 | 申请（专利权）人： | 东华大学;新凤鸣集团湖州中石科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，包括：获取聚酯纤维聚合车间生产过程数据，并对生产过程数据进行预处理。根据特征选择方法和人工经验选取出对聚酯纤维聚合过程特性粘度具有较大影响的变量，形成特征子集。建立聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的深度学习模型。以特征子集为输入，对聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的模型进行训练，利用梯度下降法对神经网络模型进行参数优化，训练得到聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的最佳模型。将所得的聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的模型部署于聚酯车间，根据车间的实时生产数据进行预测。本申请通过深度学习算法实现聚酯纤维聚合过程特性粘度的预测，使得车间工作人员可以实时调整工艺参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 聚酯纤维 聚合 过程 特性 粘度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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