摘要
本发明提供了一种基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法,属于智能决策技术领域,包括:构建神经网络模型;提取每个第一决策样本基于神经网络模型的决策差异,并对神经网络模型中的每个隐藏层增设神经元;确定每个第一决策样本在第一工业场景中的最优变量,且结合历史最优概率对相应第一决策样本进行优化处理得到第二决策样本;获取与工业任务相关的第二工业场景中的第三决策样本且结合第二决策样本针对增设神经元后的神经网络模型进行训练得到工业决策模型;获取新的工业任务的工业异常并输入到工业决策模型中,自动生成智能化决策方案。能够快速、准确地针对各类生产问题生成智能化决策方案,降低决策失误。
技术关键词
神经网络模型
样本
生成方法
变量
工业
预测误差
场景
智能决策技术
聚类算法
矩阵
非线性
符号
标签
动态
基础
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