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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及质量预测技术领域，解决了现有方法无法捕捉到工序间潜在的相互影响和复杂的动态变化，从而降低了预测模型的适用性和预测能力的技术问题，尤其涉及一种基于注意力机制的多工序质量预测方法，该方法包括以下步骤：获取历史产品加工中每一工序的工艺参数和多源传感器的时序特征数据构建训练集；使用训练集对基于注意力机制的特征编码网络进行多工序质量预测训练得到质量预测模型；使用训练后的质量预测模型对目标数据进行质量预测。本发明实现了工艺参数和质量指标之间映射关系的获取，为工艺参数智能优化提供支撑，提前发现加工中可能存在的问题，提前控制质量，具有较好的实用性。
主权项：1.一种基于注意力机制的多工序质量预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取历史产品加工中每一工序的工艺参数和多源传感器的时序特征数据构建训练集；使用训练集对基于注意力机制的特征编码网络进行多工序质量预测训练得到质量预测模型；使用训练后的质量预测模型对目标数据进行质量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于注意力机制的多工序质量预测方法
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