摘要
本发明涉及工业控制系统领域,尤其涉及工控主板的性能检测分析方法及系统,其方法通过多模态数据采集、因果关系模型构建和多目标优化,实现性能稳定性、能效提升和故障率降低的综合优化;采用联邦学习整合多设备数据,结合深度强化学习优化路径调整策略,动态更新因果路径并通过闭环反馈生成优化结果;本发明通过路径的动态调整和模型的全局适应性提升,显著提高了工控主板在多样化应用场景下的性能检测准确性和优化效果。
技术关键词
性能检测分析方法
因果关系模型
工控主板
推理网络
联邦学习模型
分布式学习
强化学习算法
深度强化学习
多模态特征
贝叶斯网络方法
信号
多模态数据采集
能效
动态
线性加权法
测试设备
滑动窗口法
工业控制系统
热成像
系统为您推荐了相关专利信息
联邦学习模型
网络平台
客户管理方法
支持跨平台
机器人设备
联邦学习模型训练方法
中心服务器
异构系统
训练样本集
异常状态
数据安全保护方法
消费品
公共服务平台
数据安全保护系统
生成多项式