一种用于工业生产数据的质量关联分析方法

本发明公开了一种用于工业生产数据的质量关联分析方法，包括以下步骤：数据收集：从工业生产系统中收集原始数据；数据预处理：对收集的数据进行清洗和格式化，以确保数据质量；数据建模：利用可逆神经网络构建一种分布转换模型，对生产质量相关的数据进行建模，将实际、未知的数据分布转换为各分量相互独立的标准正态分布；模型训练：使用优化算法对构建的神经网络模型进行训练，以学习数据的分布特性和关联性；数据划分：将预处理后的数据划分为训练集、测试集和验证集，以便对模型进行评估和验证。本发明的质量关联分析方法不依赖于对数据分布的假设，因此能够适用于参数分布未知的情况。