10.3969/j.issn.1004-132X.2018.10.011
基于深度置信网络的大数据制造过程实时智能监控
针对基于浅层学习模型的过程监控方法难以对大数据制造过程运行状态进行实时智能监控的问题,提出了基于深度置信网络的大数据制造过程实时智能监控方法.利用灰度图建立大数据制造过程质量图谱,以精准表达其过程的运行状态;构建用于识别大数据制造过程质量图谱的深度置信网络;应用离线训练好的深度置信网络模型对当前监控窗口内的过程质量图谱进行识别,实现大数据制造过程实时智能监控.最后,应用该方法对某注塑件大数据制造过程进行实时质量智能监控,结果表明:所提方法的识别性能明显优于基于主成分分析与BP神经网络、支持向量机的识别模型,能有效应用于大数据制造过程实时质量智能监控.
大数据、制造过程、智能监控、深度置信网络
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TP391.4;TH165.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目71672182,71272207;国家自然科学基金-河南联合基金资助项目U1604262
2018-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1201-1207,1213