| 专利名称 | 一种基于深度学习的无监督批量控制方法 | ||
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| 申请号/专利号 | CN202410068917.9 | 专利权人（第一权利人） | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2024-01-17 | 授权日 | 2024-07-09 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 产水量|工程学|化学工业|智能制造系统|自动编码器|自编码器|安全操作|数据挖掘|加工厂|特征 (机器学习)|核密度估计|过程控制|控制极限|遗传算法|能源消耗|动态控制 | ||
| 应用领域 | 全面工厂控制|神经学习方法|自适应控制|遗传法则 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明公开了一种基于深度学习的无监督批量控制方法，该方法涉及机器学习、深度学习、无监督、过程控制等领域。首先，设计基于遗传算法的多路偏最小二乘自动编码器对数据进行特征提取并计算动态控制极限；其次，在每个时间间隔使用核密度估计来估计学习的潜在特征和残差的控制极限，进行故障监测，确保加工厂安全运行和最终产品高质量生产。与其他方法相比，本发明优势在于提升系统制水效率、降低能源消耗，提高设备运行的稳定性和鲁棒性，提高智能制造系统的可靠性，可广泛应用于化工、石油、制药、水处理等大型工业。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |
