一种异常工况的工艺参数推荐方法及装置

实质审查的生效

摘要

本申请实施例提供了一种异常工况的工艺参数推荐方法及装置。该方法包括：基于第一训练集，生成第一数学模型；获取异常工况下的异常工艺参数，利用第一数学模型进行推荐值算法，得到第二训练集的训练样本；将第二训练集的训练样本的生产结果产品指标转化为多目标优化指数；若多目标优化指数大于预设值，则利用第二训练集优化第一数学模型的推荐值算法；若多目标优化指数小于预设值，则基于第二训练集的训练样本，利用排产算法生成第三训练集；基于第三训练集，生成第二数学模型。上述方法能对数学模型进行优化，在当前生产中出现异常工况时，及时地对异常工况下的工艺参数进行调整，从而适应异常工况的变化，满足产品的生产结果指标。

基本信息

专利标题：

一种异常工况的工艺参数推荐方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114417739A

申请号：

CN202210318554.0

公开（公告）日：

2022-04-29

申请日：

2022-03-29

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

郭传亮童晓慧

申请人：

希望知舟技术（深圳）有限公司

申请人地址：

广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南环路26号深圳湾科技生态园5栋A1210

代理机构：

广州三环专利商标代理有限公司

代理人：

田琴琴

优先权：

CN202210318554.0

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/06 G06F119/18

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-20 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220329

2022-04-29 ：

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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