[发明专利]基于深度学习金属注射成型烧结产品质量预测迁移方法在审
| 申请号： | 202011201541.2 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112149810A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 王闯;马元巍;顾徐波;潘正颐 | 申请（专利权）人： | 常州微亿智造科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 常州至善至诚专利代理事务所(普通合伙) 32409 | 代理人： | 赵旭 |
| 地址： | 213100 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习金属注射成型烧结产品质量预测迁移方法，具体步骤：第一步骤、载入已经训练好的某烧结产品性能预测数据的深度学习模型；第二步骤、冻结X层神经元的权重参数；第三步骤、读入新产品的N次试验数据；第四步骤、对试验数据随机分割成K组，并使用K‑1组进行模型的训练和验证；第五步骤、若验证结果不好，则调整模型超参数进行改善；若验证结果好，则使用第K组数据进行模型测试；第六步骤、若测试结果不满足要求，则改变X，更新冻结X层神经元参数，再次进行模型的训练和验证；若测试满足要求，则输出新产品的性能预测结果。该方法可根据新产品少量数据，即可实现对新产品性能的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 金属 注射 成型 烧结 产品质量 预测 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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