摘要
本发明涉及数字孪生领域,尤其涉及一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析方法及系统,本发明通过元学习与对抗训练的深度融合,提升数字孪生模型在新兴市场小样本场景下的泛化能力和适应性,缓解了数据稀缺导致的预测失真问题,并结合生成式增强技术扩充高质量训练样本,同步构建的多目标弹性调度机制,在数字孪生环境中实现了生产策略的动态优化与可行性验证,最终形成闭环优化的智能决策体系。本发明通过元学习与对抗训练的深度融合,并结合生成式增强技术扩充高质量训练样本,同步构建的多目标弹性调度机制,在数字孪生环境中实现了生产策略的动态优化与可行性验证,最终形成闭环优化的智能决策体系。
技术关键词
决策分析方法
参数
弹性调度
深度强化学习算法
样本
决策分析系统
数据
服务质量评估
强化学习策略
分类器
数字孪生模型
动态
闭环
资源分配
网络
机制
订单
系统为您推荐了相关专利信息
疾病特征
大语言模型
文本
医疗问答方法
生成答案
热中子探测器
理论图版
识别方法
中子探测系统
饱和度
动作识别方法
混合神经网络模型
连续小波变换
飞行参数数据
注意力
机器学习模型
高维特征向量
数据存储
局部敏感哈希
指纹
长短期记忆网络
电池寿命预测方法
多层感知器
堆叠模块
通用特征