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公开(公告)号:CN118152810A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410340640.0
申请日:2024-03-25
申请人: 杭州师范大学
IPC分类号: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/27
摘要: 本发明公开了一种基于邻域双保持自编码器的工业质量变量预测方法,包括:收集历史过程数据建立包括关键质量变量和辅助变量的训练数据集,对其进行归一化预处理;构建邻域双保持自编码器,采用归一化后的训练数据集对其进行预训练;将隐藏层作为邻域双保持自编码器提取的特征,将该特征以及关键质量变量迁移至强回归器,并对邻域双保持自编码器进行微调,得到训练好的邻域双保持自编码器;将新的工业过程数据归一化,输入训练好的邻域双保持自编码器,提取隐藏层特征,输入强回归器,得到质量变量的预测值。本发明利用了样本间的邻域拓扑关系,提升了质量变量预测准确性。