使用人工智能算法预测工业过程参数
机器学习
2019-02-05 v2 人工智能
摘要
在本文中，将介绍一种使用机器学习算法定义新产品工业过程参数的方法。该研究将描述如何从产品特性出发，预测合适的机器参数以生产出该产品的良好质量，这是基于类似产品及其各自过程参数的历史训练数据集。在我们研究的第一部分，我们将重点介绍超声波焊接过程的定义、焊接参数及其操作方式。而在第二部分，我们介绍预测模型的设计和实现，如多元线性回归、支持向量回归，并将它们与人工神经网络算法进行比较。在接下来的部分，我们介绍卷积神经网络（CNN）在工业过程参数预测中的新应用。此外，我们将提出我们的CNN对任何工业过程参数预测问题的泛化方法。最后，将解释和讨论四种方法的结果。
引用
@article{arxiv.1812.10537,
title = {Prediction of Industrial Process Parameters using Artificial Intelligence Algorithms},
author = {Abdelmoula Khdoudi and Tawfik Masrour},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.10537},
year = {2019}
}
备注
8 pages