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基于异常波动注意力时序通道的质量预测算法
1
作者
李浩勇
邹会来
+2 位作者
张启飞
李文娟
梁秀波
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1541-1547,共7页
为解决使用设备振动等直接因素进行质量预测存在的感知难度大、成本高的问题,提出一种基于异常波动注意力时序通道的质量预测算法。以旁路工艺参数的时序通道特征提取为基础,以旁路数据的异常波动和时频域特征为多头注意力的关注点,融...
为解决使用设备振动等直接因素进行质量预测存在的感知难度大、成本高的问题,提出一种基于异常波动注意力时序通道的质量预测算法。以旁路工艺参数的时序通道特征提取为基础,以旁路数据的异常波动和时频域特征为多头注意力的关注点,融合生产过程的时序和非时序特征,克服传统门控机制面对超长序列,由于被动聚焦导致的记忆效果差的问题。在真实的电缆绞合过程数据集上对该方法进行了测试,结果表明,该方法的准确率达到85.7%,超过传统的质量预测方法。
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关键词
质量预测
数据采集
循环神经网络
注意力机制
门控机制
互信息
异常检测
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题名
基于异常波动注意力时序通道的质量预测算法
1
作者
李浩勇
邹会来
张启飞
李文娟
梁秀波
机构
浙江
大学软件
学院
浙江机电职业技术学院现代信息技术分院
杭州师范大学工
学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1541-1547,共7页
文摘
为解决使用设备振动等直接因素进行质量预测存在的感知难度大、成本高的问题,提出一种基于异常波动注意力时序通道的质量预测算法。以旁路工艺参数的时序通道特征提取为基础,以旁路数据的异常波动和时频域特征为多头注意力的关注点,融合生产过程的时序和非时序特征,克服传统门控机制面对超长序列,由于被动聚焦导致的记忆效果差的问题。在真实的电缆绞合过程数据集上对该方法进行了测试,结果表明,该方法的准确率达到85.7%,超过传统的质量预测方法。
关键词
质量预测
数据采集
循环神经网络
注意力机制
门控机制
互信息
异常检测
Keywords
quality prediction
data acquisition
recurrent neural network
attention mechanism
gating mechanism
mutual information
anomaly detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于异常波动注意力时序通道的质量预测算法
李浩勇
邹会来
张启飞
李文娟
梁秀波
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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