【摘 要】
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针对多工序产品过程质量数据多特征、多噪声特性,提出一种基于收缩自编码器—深度神经网络的多工序产品质量预测方法。为了减少质量预测模型对噪声数据的敏感性,首先基于收缩自编码器的特征提取模型,完成预训练;然后将预训练网络的权重和偏置参数传递至多尺度卷积神经网络,作为预测模型的初始化参数,并增加批量归一化层、Dropout和L2正则化,优化神经网络结构,减少过拟合。以天池智能制造质量预测数据为例进行实验验证,结果表明该混合模型算法相较于AE-DNN、DNN、PCA-BP和PCA-SVR,MSE值分别降低了27.6
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475434),浙江省自然科学基金项目(LY14G010007)。
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针对多工序产品过程质量数据多特征、多噪声特性,提出一种基于收缩自编码器—深度神经网络的多工序产品质量预测方法。为了减少质量预测模型对噪声数据的敏感性,首先基于收缩自编码器的特征提取模型,完成预训练;然后将预训练网络的权重和偏置参数传递至多尺度卷积神经网络,作为预测模型的初始化参数,并增加批量归一化层、Dropout和L2正则化,优化神经网络结构,减少过拟合。以天池智能制造质量预测数据为例进行实验验证,结果表明该混合模型算法相较于AE-DNN、DNN、PCA-BP和PCA-SVR,MSE值分别降低了27.6
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