基于机器学习的生物降解膜生产线控制方法及系统

本发明公开了基于机器学习的生物降解膜生产线控制方法及系统，通过TCN卷积神经网络提取数据中的时序特征，利用ResNet‑18网络提取薄膜表面缺陷的图像特征，通过双向GRU门控网络和注意力机制动态加权融合时序与视觉特征，建立融合模型；利用改进的ACO蚁群算法优化所述融合模型的超参数，得到目标融合模型；将所述标准多源异构数据输入至目标融合模型中进行预测，输出质量预测指数，根据所述质量预测指数通过DDPG深度确定性策略梯度算法确定目标生产控制参数。大幅提高生产效率与资源利用率，可在保证质量的前提下提升产量。