摘要
本申请公开了一种基于并行协同图网络的交联混杂工步产品质量预测方法,涉及产品质量预测技术领域,该方法包括:获取待测产品在生产加工过程中各个工步的输入特征,组成输入特征数据集,并在对其进行预处理后,根据实际加工工序,构建待测产品的匹配图、邻接矩阵和掩码图,以图结构表征各工步之间的连接关系以及传递关系;最后将这些数据均输入到训练好的产品质量预测模型中,得到待测产品的产品质量预测结果;本申请采用的产品质量预测模型,充分考虑了生产加工过程中各工步特征、工序之间的影响情况,并通过图结构的优势进一步提取工步之间交联混杂的关系,更加符合生产加工领域实际情况,能够取得更高的预测精度。
技术关键词
产品质量预测方法
待测产品
多层前馈神经网络
数据
节点
产品质量预测技术
编码模块
sigmoid函数
多头注意力机制
网络结构
编码器
标签
关系
参数
神经网络模型
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数据预测方法
变量
数据预测模型
时序特征
时序数据预测
变速器齿轮
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预训练模型
关键词
数据标签
强化学习环境
装甲车
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表面温度数据
模拟退火算法
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