【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业控制技术，尤其涉及一种工业分析模型的训练方法、使用方法及介质。
技术介绍
1、在工业控制场景中，包含多个传感器，用于监测工业系统中不同的指标数据。为便于及时管控，有时需要基于传感器监测的指标数据，进行预测或智能管控。已知技术中，常通过神经网络来实现前述目标。具体的，将传感器监测到的指标数据输入神经网络中，得到相应的预测值或控制指令。
2、目前，神经网络的结构通常是人工设计的，无法灵活适应实际应用场景，导致在指标数据缺失特征时，无法基于该指标数据得到准确的分析结果，从而存在准确率低的缺陷，进而影响工业过程的精准管控。
技术实现思路
1、本申请提供一种工业分析模型的训练方法、使用方法及介质，用以提升工业分析模型的准确率，进而提升工业过程的管理精确度。
2、一方面，本申请提供一种工业分析模型的训练方法，应用于工业控制系统；所述方法包括：
3、获取历史数据，所述历史数据包括缺失时间序列组，所述缺失时间序列组包括预设数量个传感器采集的原始缺失序列，所...
【技术保护点】
1.一种工业分析模型的训练方法，其特征在于，应用于工业控制系统；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过训练好的编码器对所述历史数据进行特征提取之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标表征，自动构建至少一个候选模型，并基于至少一个所述候选模型确定目标模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述搜索空间生成至少一个候选模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设度量标准对所述候选模型进行性能评估之前，
【技术特征摘要】
1.一种工业分析模型的训练方法，其特征在于，应用于工业控制系统；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过训练好的编码器对所述历史数据进行特征提取之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标表征，自动构建至少一个候选模型，并基于至少一个所述候选模型确定目标模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述搜索空间生成至少一个候选模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设度量标准对所述候选模型进行性能评估之前，所述方法还包括：<...
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