摘要
本发明涉及一种基于数据分析的表面活性剂效果评估以及工艺优化方法。该方法:对表面活性剂的生产参数进行数据采集和预处理,得到预处理数据集;基于所述预处理数据集构建四个非结构化模型,并计算所述表面活性剂的目标清洗效率;基于所述目标清洗效率和所述预处理数据集中的训练集构建物理信息复合网络,并进行训练,得到性能评估模型;基于所述性能评估模型,对所述预处理数据集中的测试集进行多粒度信息融合和性能评估,得到目标性能评估结果;根据所述目标性能评估结果,对表面活性剂配方和工艺参数进行参数敏感性分析和最优化求解,得到目标工艺优化方案。本发明的实施提高了表面活性剂的性能评估准确性和工艺优化效率。
技术关键词
表面活性剂
工艺优化方法
深度神经网络
非结构化模型
参数敏感性分析
数据
特征选择
训练集
指数
评价指标体系
序列
非线性最小二乘法
SMOTE算法
一维卷积神经网络
pH值
分层抽样方法
物理
训练特征
拉丁超立方采样
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电化学阻抗谱
统计特征
锂离子电池
编码器
高维特征向量
聚类分析方法
改进型密度聚类
多通道
时序特征
风电发电机
状态监测方法
风电机组发电机
非线性
数据
深度神经网络模型
联合损失函数
生物力学模型
矩阵分解方法
LSTM神经网络模型