A Wide-Deep-Sequence Model-Based Quality Prediction Method in Industrial Process Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Product quality prediction, as an important issue of industrial intelligence, is a typical task of industrial process analysis, in which product quality will be evaluated and improved as feedback for industrial process adjustment. Data-driven methods, with predictive model to analyze various industrial data, have been received considerable attention in recent years. However, to get an accurate prediction, it is an essential issue to extract quality features from industrial data, including several variables generated from supply chain and time-variant machining process. In this article, a data-driven method based on wide-deep-sequence (WDS) model is proposed to provide a reliable quality prediction for industrial process with different types of industrial data. To process industrial data of high redundancy, in this article, data reduction is first conducted on different variables by different techniques. Also, an improved wide-deep (WD) model is proposed to extract quality features from key time-invariant variables. Meanwhile, an long short-term memory (LSTM)-based sequence model is presented for exploring quality information from time-domain features. Under the joint training strategy, these models will be combined and optimized by a designed penalty mechanism for unreliable predictions, especially on reduction of defective products. Finally, experiments on a real-world manufacturing process data set are carried out to present the effectiveness of the proposed method in product quality prediction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle