一种基于DNN神经网络的复合产品的质量指标预测方法
公开
摘要
本发明涉及质量预测技术领域，具体涉及一种基于DNN神经网络的复合产品的质量指标预测方法；本发明采用DNN神经网络模型，将采集的基础数据进行量纲化预处理，然后构建DNN神经网络模型，进行训练DNN神经网络模型，最后通过改变输入变量进行预测，能够有效的实现对于复合产品的质量指标预测目的。
基本信息
专利标题 ：
一种基于DNN神经网络的复合产品的质量指标预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580963A
申请号 ：
CN202210273232.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
欧阳曙光朱斌
申请人 ：
武汉科技大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市青山区和平大道947号武汉科技大学青山校区
代理机构 ：
杭州一串数字知识产权代理有限公司
代理人 ：
李延容
优先权 ：
CN202210273232.9
主分类号 ：
G06Q10/06
IPC分类号 ：
G06Q10/06 G06Q50/04 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/06
资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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