【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能决策，特别涉及一种基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法。
技术介绍
1、在现代工业生产体系中，高效、精准的工业决策对于保障设备稳定运行、优化生产工艺流程、确保产品质量达标起着关键作用。传统的工业决策方式多依赖人工经验判断与简单的数据统计分析，例如通过操作人员根据过往生产经验设定设备运行参数、依据固定的工艺标准执行生产流程等。这种方式不仅决策效率低，而且受人为因素影响大，极易导致设备故障诊断延迟、生产工艺滞后、产品质量不稳定等问题，从而造成生产效率低下。
2、随着人工智能技术的发展，神经网络因其强大的非线性拟合与数据处理能力，逐渐被应用于工业决策领域。通过构建神经网络模型并利用历史数据进行训练，能够对工业场景中的部分决策任务进行自动化处理，一定程度上提高了决策效率和准确性。然而，现有的基于神经网络的工业决策方案仍存在诸多局限性。一方面，传统神经网络模型在训练过程中，仅依赖有限样本，导致模型对工业场景中设备运行判定、生产工艺判定以及质量检测判定的准确性不足，难以应对复杂多变的工业环境。另一方面，现有模型结构...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，构建神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，对所述神经网络模型中的每个隐藏层增设神经元，包括：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，根据每个决策差异确定每个隐藏层的神经元的待补充数量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，当增设...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，构建神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，对所述神经网络模型中的每个隐藏层增设神经元，包括：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，根据每个决策差异确定每个隐藏层的神经元的待补充数量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于神经网络模型的工业决策智能化生成方法，其特征在于，当增设...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈兵，李倩，
申请(专利权)人：谷斗科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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