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一种基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法 

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申请/专利权人:同济大学

摘要:本发明公开了一种基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法,涉及工艺参数推荐技术领域,包括:获取产品质量数据集,并对数据集进行预处理操作;将数据预处理后的数据集划分为训练集和测试集;基于Crossℜ构建产品质量预测模型;基于WGAN‑GP和Crossℜ构建反事实生成模型;通过生成器获取反事实样本,并从有效性、特征邻近性、特征稀疏性和特征数据流形接近性,对生成的反事实样本进行评估和筛选,得到反事实样本。本发明提供的基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法通过反事实解释在工艺参数特征空间中寻找最优工艺参数组合,辅助专家分析关键工艺参数的调整方向或者范围。

主权项:1.一种基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法,其特征在于,包括:获取产品质量数据集,并对数据集进行预处理操作;将数据预处理后的数据集划分为训练集和测试集;基于CrossResNet构建产品质量预测模型,利用训练集对CrossResNet模型进行训练,得到最优的质量预测模型;基于WGAN-GP和CrossResNet构建反事实生成模型,利用训练集对WGAN-GP中的生成器和判别器进行训练,得到最优的生成器;通过生成器获取反事实样本,并从有效性、特征邻近性、特征稀疏性和特征数据流形接近性,对生成的反事实样本进行评估和筛选,得到反事实样本,辅助分析关键工艺参数的调整方向或者范围。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 同济大学 一种基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法

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