基于反向传播神经网络的数字化工厂数据预测

摘要：

数字化工厂数据涉及产品全生命周期,研究将反向传播神经网络应用于数字化工厂数据的预测.介绍了数字化工厂数据的组成,建立了反向传播神经网络,并分析了梯度下降的应用.通过运行程序得到预测结果,确认预测准确率达到95％.基于反向传播神经网络,可以对最终产品合格率、机器设备投资回报率及人力资源投资回报率进行预测.

关键词：反向传播神经网络、数字化工厂、数据、预测

所属期刊栏目：58

分类号：TH186

在线出版日期：2020-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：21-25