一种面向制造工艺的大规模数据挖掘方法、系统及储存介质

本发明公开了一种面向制造工艺的大规模数据挖掘方法、系统及储存介质，采用了基于梯度累积补偿的神经网络算法，能够有效避免传统神经网络在大规模工艺数据训练中遇到的梯度爆炸和梯度消失问题，通过梯度累积和动态补偿，模型能够稳定更新参数，且加速了复杂工艺数据的收敛过程，具备更强的适应性和鲁棒性。