一种基于工况的机器学习方法及相关装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114139839A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202210117341.1(22)申请日2022.02.08(71)申请人希望知舟技术（深圳）有限公司地址518000广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南环路26号深圳湾科技生态园5栋A1210(72)发明人郭传亮(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人赖妙旋(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06N20/00(2019.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书3页说明书13页附图3页(54)发明名称一种基于工况的机器学习方法及相关装置(57)摘要本申请实施例提供了一种基于工况的机器学习方法及相关装置，应用于电子设备。方法通过获取目标工况的物料检验数据、目标工况的产线工况数据和工况编码规则，根据物料检验数据、产线工况数据和工况编码规则确定目标工况的目标编码，将目标编码与目标工况的预设编码进行对比，若目标编码与预设编码不一致，且目标工况未创建机器学习任务，则针对目标工况建立第一机器学习任务，为第一机器学习任务配置第一机器训练参数；将第一机器训练参数输入产品参数预测模型，对目标工况进行机器训练，得到多个第一学习结果，并从多个第一学习结果中确定标杆值。这样，通过机器训练得到精准的产品参数预测模型，能够提高工艺优化的效率，得到准确的产品参数。CN114139839ACN114139839A权利要求书1/3页1.一种基于工况的机器学习方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标工况的物料检验数据、所述目标工况的产线工况数据和工况编码规则，所述目标工况为目标产品在生产过程中的任一生产工序，所述物料检验数据包括所述目标工况所涉及的至少一个第一物料类型，所述产线工况数据包括所述目标工况生产过程中的生产工艺所对应的至少一个第一工艺参数，所述工况编码规则包括所述至少一个第一物料类型的第一编码规则和所述至少一个第一工艺参数的第二编码规则；根据所述物料检验数据、所述产线工况数据和所述工况编码规则确定所述目标工况的目标编码；将所述目标编码与所述目标工况的预设编码进行对比；若所述目标编码与所述预设编码不一致，且所述目标工况未创建机器学习任务，则针对所述目标工况建立第一机器学习任务；为所述第一机器学习任务配置第一机器训练参数；将所述第一机器训练参数输入产品参数预测模型，对所述目标工况进行机器训练，得到多个第一学习结果，并从所述多个第一学习结果中确定出标杆值，所述标杆值在量产测试中为所述目标产品提供作为产品参数标准。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物料检验数据、所述产线工况数据和所述工况编码规则确定所述目标工况的目标编码，包括：从所述第一编码规则中确定出所述至少一个第一物料类型所对应的至少一个第一物料编码；从所述第二编码规则中确定出所述至少一个第一工艺参数所对应的至少一个第一工艺编码；将所述至少一个第一物料编码和所述至少一个第一工艺编码按照所述工况编码规则进行组合，得到所述目标编码。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标编码与所述目标工况的预设编码进行对比之后，所述方法还包括：若所述目标编码与所述预设编码一致，且所述目标工况未启动所述机器学习任务，则确定所述目标工况是否存在所述标杆值；若所述目标工况不存在所述标杆值，则针对所述目标工况建立第二机器学习任务；为所述第二机器学习任务配置第二机器训练参数，对所述目标工况进行训练，得到标杆值；或者，将初始研发版本的产品参数设置为所述目标工况的标杆值；若所述目标工况不存在所述标杆值，但存在符合要求的第一学习结果，则将所述第一学习结果所对应的产品参数作为所述标杆值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将初始研发版本的工艺参数设置为所述目标工况的标杆值之后，所述方法还包括：若所述目标编码与所述预设编码一致，且所述目标工况已启动所述机器学习任务进行机器训练，则根据所述目标编码从计分卡数据库中查询出训练集与目标编码的对应关系；根据所述对应关系从训练集数据库中查询出对应的训练集；将所述训练集设置为所述机器学习任务的机器训练参数。2CN114139839A权利要求书2/3页5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标编码与所述目标工况的预设编码进行对比之后，所述方法还包括：若所述目标编码与所述预设编码不一致，且所述目标工况已建立所述机器学习任务，则根据所述目标编码从计分卡数据库中查询出训练集与目标编码的对应关系；根据所述对应关系从训练集数据库中查询出对应的训练集；将所述训练集设置为所述机器学习任务的第一机器训练参数。6.根据权利要求1所述的方法，