摘要
本发明提供一种智能硅棒切割工艺管理方法及其系统,该方法包括:建立一个包含有硅棒切割过程中各种参数数据的数据库;对收集到的原始数据进行预处理操作,以消除数据中的噪声和异常值;利用机器学习算法从预处理后的数据中提取与硅棒切割效果相关的特征;选择深度学习架构,根据提取出的特征通过深度学习训练预测模型;根据预测模型的输出结果和当前硅棒及切割机的状态信息,通过优化算法计算得到最优的切割参数组合;收集实际切割结果的数据,将其反馈回数据库和预测模型中,进行模型的持续学习和优化。本发明通过集成数据收集、整理、分析以及人工智能技术,实现硅棒切割过程的智能化管理,从而优化切割参数,提高生产效率和产品质量。
技术关键词
特征选择算法
深度学习训练
深度学习架构
切割工艺
机器学习算法
硅棒
切割机控制系统
机器学习模型
数据可视化
管理方法
训练集
数据验证
变量
格式化
更新模型参数
系统为您推荐了相关专利信息
状态监控方法
时间序列预测模型
端点
时序特征
实时数据
集成经验模态分解
负荷预测方法
机器学习算法
负荷预测系统
深度学习网络
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农田
折叠支撑架
分类识别方法
5G信号接收器
火电机组深度调峰
优化控制方法
模型预测值
学习器
连续监测系统
心率监测方法
脉搏波
手掌
卷积神经网络训练
接触式