基于卷积神经网络的物联网车间生产流程优化 |
| |
作者单位: | 闽南科技学院 计算机信息学院,福建 泉州366200;北京林业大学 信息学院,北京100083;厦门理工学院 机械与汽车工程学院,福建 厦门361000 |
| |
基金项目: | 福建省教育科学十三五规划;福建省中青年科技类科研项目;教育教学改革研究项目;福建省自然科学基金 |
| |
摘 要: | 为了提高智能车间生产流程优化等级,采用物联网监测智能车间生产情况,根据监测数据建立生产流程优化目标函数。建立基于最小完工时间和最小生产成本的双目标函数,获得物联网监测实时数据样本,采用卷积神经网络对数据样本进行训练,获得目标函数的最优参数,最后求解最小完工时间和最小生产成本。通过差异化设置卷积核尺寸,验证不同卷积核尺寸的完工时间和生产成本,选择适合生产流程优化的卷积核尺寸。通过最小完工时间和最小生产成本二维可视化,可获得生产流程最优值,将卷积神经网络算法和其他常用优化算法分别进行实例仿真。试验结果表明,该文算法优势明显,在生产流程优化方面适用性强。
|
关 键 词: | 生产流程 物联网 卷积神经网络 完工时间 生产成本 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|