一种基于深度学习技术的微型弹簧垫片质量优化方法

本发明公开了一种基于深度学习技术的微型弹簧垫片质量优化方法，包括如下步骤：S1、采集微型弹簧垫片生产过程中的多源数据并生成数据集；S2、对数据集进行预处理，并通过多维紧致化方法生成高维特征表示；S3、构建基于多层感知器的质量预测模型，生成预测结果；S4、基于质量预测结果，采用阿达马超对称降维算法优化生产参数；S5、引入激发态反馈机制，实时监测生产参数的变化并进行动态调整；S6、通过拓扑相变反馈机制，监测系统拓扑结构并微调生产参数；S7、结合优化后的深度学习模型和反馈机制，构建分布式量子监督机制；S8、利用分布式量子计算技术，对生产全过程进行全局监督与控制。本发明降低人工成本，提升了生产效率和产品质量的稳定性。