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申请/专利权人：苏州科技大学
摘要：本发明提供的基于bert架构和神经网络的注塑机多参数推荐方法，步骤包括：采集参数数据并进行清洗和预处理；再进行聚类，并分配任务标签和标准标签；进行独热编码，得到数据特征编码Ei；构造包括预训练模型和神经网络模型的多参数推荐模型；然后输入预训练模型得到特定参数特征Featurei，反向实现多参数推荐模型的优化，将特定参数特征Featurei和数据特征编码Ei输入神经网络模型中，实现多参数推荐模型的训练；输入测试集推送相应的参数推荐，本发明包括基于bert架构的预训练模型和神经网络模型，可以实现对多个任务的同时学习和推理，能够推荐高精确度的参数。
主权项：1.一种基于bert架构和神经网络的注塑机多参数推荐方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤S1，从至少一个数据源中采集参数数据作为初始数据X，对所述初始数据X进行清洗和预处理得到数据X'；步骤S2，对所述数据X'进行聚类，分配任务标签和标准标签，得到数据集C；步骤S3，对所述数据集C的训练集内的数据以及任务标签进行独热编码，得到任务标签的特征编码Hi和数据的特征编码Ei；步骤S4，构造包括bert架构而成的预训练模型和神经网络模型的多参数推荐模型；步骤S5，拼接任务标签和数据特征并进行掩码处理，然后输入预训练模型得到特定参数特征Featurei，反向实现多参数推荐模型的优化，同时将特定参数特征Featurei和数据的特征编码Ei输入神经网络模型中，实现多参数推荐模型的训练；步骤S6，向训练和优化后的多参数推荐模型内输入包含有任务标签的待预测数据集即所述数据集C的测试集，所述预训练模型根据所述任务标签获取特定参数特征，多参数推荐模型推送相应的参数推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州科技大学 基于bert架构和神经网络的注塑机多参数推荐方法
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