【技术实现步骤摘要】
专利技术涉及应用数据交互，特别涉及一种基于云制造协同的应用数据交互方法。
技术介绍
1、云制造协同旨在整合分布在不同地理位置和组织的制造资源，实现高效的协同生产。而应用数据交互方法则是其中的关键环节，它确保了数据在整个协同过程中的准确、及时和有效流通，在云制造协同领域，现有的应用数据交互方法多样，但存在诸多不足。常见的数据预处理方法通常是简单的数据清洗和基本标准化操作，数据读取依赖传统方式，处理非结构化数据能力有限，数据挖掘多采用传统算法，在应对复杂大规模数据和挖掘深层关联时力不从心，系统分析主要依赖简单统计分析和图表展示，难以深入剖析系统不确定性，选择现有交互方法，一是因为其技术相对成熟稳定，风险低；二是成本相对较低，符合企业资源限制；三是技术人员熟悉，操作门槛低，容易推广。
2、然而，现有方法存在明显问题，数据预处理难以有效去除复杂噪声和异常数据，影响后续分析准确性，数据读取无法充分处理多种数据类型，限制数据利用，数据挖掘深度不足，难以发现复杂关联和模式，数据价值未充分挖掘，系统分析不全面精准，无法有效支持决策。且整体效...
【技术保护点】
1.一种基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，所述S1采用基于深度学习的卷积神经网络算法，通过对大量噪声和异常数据样本的学习，能够准确识别并去除数据中的噪声和异常值，同时利用自动编码器对数据进行重构。
3.根据权利要求1所述的基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，所述S2利用自然语言处理技术中的词法分析、句法分析和语义理解算法，对非结构化数据中的文本内容进行深度解析，提取关键信息，并将其转化为结构化或半结构化的数据格式。
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，所述s1采用基于深度学习的卷积神经网络算法，通过对大量噪声和异常数据样本的学习，能够准确识别并去除数据中的噪声和异常值，同时利用自动编码器对数据进行重构。
3.根据权利要求1所述的基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，所述s2利用自然语言处理技术中的词法分析、句法分析和语义理解算法，对非结构化数据中的文本内容进行深度解析，提取关键信息，并将其转化为结构化或半结构化的数据格式。
4.根据权利要求1所述的基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，所述s3引入基于进化算法的优化机制，通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择操作，动态调整置信度和支持度的预设值，根据数据的分布特征和挖掘目标，不断优化这两个参数。
5.根据权利要求1所述的基于云制造协同的应用数据交互方法，其特征在于，所述s4运用可视化分析工具，将分析结果以图表、图形和交互式仪表盘的形式展现，通过数据可视化的布局设计、颜色编码和动画效果，增强分析结果的直观性和可读性。
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨灵运，杨文峰，叶智，李洋，王明慧，张星，陈竹，
申请(专利权)人：贵州航天云网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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