[发明专利]基于类脑记忆GRU的聚酰胺纤维生产工艺有效
| 申请号： | 201810170062.5 | 申请日： | 2018-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN108345219B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 郝矿荣;谢锐敏;陈磊;丁永生 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 31303 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 金利琴 |
| 地址： | 201620 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明的基于类脑记忆GRU的聚酰胺纤维生产工艺，包括：(1)建立基于类脑记忆的GRU神经网络模型；(2)将历史时刻的聚酰胺纤维纺丝工艺参数按时间顺序整理成样本并作为模型的输入值，用前k个时刻的值预测第k+1时刻的值，将模型的输出值与第k+1时刻的实际值进行比较，若两者的均方误差在0.001之内，则模型训练结束，否则，调整模型的超参数，直至均方误差在0.001之内；(3)将当前时刻的工艺参数输入到预测模型中，得到的预测结果即为下一时刻聚酰胺纤维纺丝工艺参数；(4)按该预测结果调整聚酰胺纤维纺丝工艺。本发明的模型具有记忆内容的非线性和双流并行性，符合人脑记忆特征，能更好地指导生产，极具应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 聚酰胺纤维 纺丝工艺参数 均方误差 预测结果 生产工艺 人脑记忆特征 神经网络模型 纺丝工艺 记忆内容 历史时刻 模型训练 时间顺序 预测模型 并行性 双流 样本 输出 预测 应用 生产 | ||
【主权项】：
1.基于类脑记忆GRU的聚酰胺纤维生产工艺，其特征是：包括建模、训练、预测及预测结果应用；具体如下：/n步骤1：建模；在初始的GRU神经网络预测模型中引入非线性因子，建立基于类脑记忆的GRU神经网络模型；所述基于类脑记忆的GRU神经网络模型是指反映T
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