摘要
本发明涉及玻璃生产技术领域,提供了一种建筑玻璃生产方法、系统及设备,该方包括:并获取同一类型的多个不同批次建筑玻璃的历史生产信息数据集;构建多目标动态损失函数,并基于损失函数构建神经网络模型;根据历史生产信息数据集对神经网络模型进行训练;获取待生产建筑玻璃的基础信息,将基础信息输入神经网络模型以获取最优工艺控制参数,并根据最优工艺控制参数建筑玻璃的生产。本发明提高神经网络模型的鲁棒性,从而获取匹配待生产建筑玻璃当前原材料信息及目标性能信息的最优工艺控制参数,提高了智能化程度以及生产效益。
技术关键词
建筑玻璃
工艺控制参数
皮尔逊相关系数
缺陷关联系数
能耗
神经网络模型构建
输入神经网络模型
数据
基础
动态
特征值
矩阵
模块
变量
鲁棒性
控制器
误差
指令
强度
系统为您推荐了相关专利信息
风险评估方法
城市给水管网
序列
水压
计算机程序指令
电力系统故障检测
协方差矩阵
扩展卡尔曼滤波器
主成分分析降维
状态空间模型
温度预测模型
概率密度函数
异常数据
温度预测技术
可读存储介质
皮尔逊相关系数
样本
拉丁超立方抽样
拉丁超立方采样
卫星遥感影像