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申请/专利权人：山东东阿古胶阿胶系列产品有限公司

摘要：本发明涉及数据监测技术领域，具体涉及基于人工智能的阿胶制品生产状态智能监测方法。该方法获取每个时刻下阿胶制品的加工数据；根据加工数据的变化将加工数据划分为数据段；根据批次类别内数据段的相似情况，获取匹配程度值，构建连通图获取批次类别内不同种类加工数据的相似程度值；根据匹配程度值、相似程度值和不同种类加工数据的相似情况，确定每种加工数据的相关加工数据，根据批次类别内加工数据的相关加工数据的连通图分裂聚类的连通子图中加工数据的分布情况，获取异常判断值，确定异常加工数据。本发明通过分析不同种类加工数据的相关性，准确对异常加工数据进行监测，及时调整加工过程提高了阿胶制品的生产质量和效率。

主权项：1.基于人工智能的阿胶制品生产状态智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取预设时间段内每个批次每个时刻下阿胶制品的每种加工数据；根据每个批次内每种加工数据的变化，将每种加工数据进行划分获得数据段；根据批次之间加工数据的相似情况，将批次进行分类获得批次类别；根据每个批次类别内每种加工数据对应数据段之间的相似情况，获取每个加工数据的匹配程度值；基于所述匹配程度值构建每个批次类别内每种加工数据的连通图；基于所述连通图获取每个批次类别内相同时刻下任意两种加工数据的相似程度值；根据每个批次类别内每个时刻下任意两种加工数据之间的匹配程度值差异和所述相似程度值，以及预设时间段内任意两种加工数据的相似情况和每个批次类别内批次之间的相似情况，获取任意两种加工数据的整体相关值；基于所述整体相关值确定每种加工数据的相关加工数据；根据每个批次类别内每个连通图及其分裂聚类的每个连通子图中加工数据的分布情况，获取每个连通子图的异常程度值；根据每个批次类别内每种加工数据的相关加工数据所对应连通子图的异常程度值，获取每个批次类别内每种加工数据的异常判断值，确定每个批次类别内的异常加工数据；所述相似程度值的获取方法为：任选一批次类别作为目标类别，选取目标类别所在时间段内的任一时刻作为目标时刻，获取从预设时间段的初始时刻到目标时刻目标类别中所出现的第r种加工数据和第b种加工数据分别构建的连通图，作为局部连通图；将第r种加工数据和第b种加工数据的局部连通图依次进行分裂聚类，依次获取第r种加工数据和第b种加工数据的局部连通子图；通过最大公共子图算法获取第r种加工数据和第b种加工数据之间的局部连通子图的相似值，作为目标类别内目标时刻下第r种加工数据和第b种加工数据的相似程度值；所述根据每个批次类别内每个时刻下任意两种加工数据之间的匹配程度值差异和所述相似程度值，以及预设时间段内任意两种加工数据的相似情况和每个批次类别内批次之间的相似情况，获取任意两种加工数据的整体相关值；基于所述整体相关值确定每种加工数据的相关加工数据的方法为：根据每个批次类别内每个时刻下任意两种加工数据之间的匹配程度值差异和所述相似程度值，获取每个批次类别内任意两种加工数据的相关程度值；通过word2Vec模型将每个批次的所有加工数据转化为对应批次的加工向量，获取每个批次类别内任意两个批次的加工向量的余弦相似度，作为第一特征值；获取每个批次类别内第一特征值的均值，作为对应批次类别的调整权重；根据每个批次类别的调整权重和对应批次类别内任意两种加工数据的相关程度值，以及预设时间段内任意两种加工数据的相关系数，获取任意两种加工数据的整体相关值；获取第r种加工数据与其他每种加工数据的整体相关值，将大于预设的整体相关值阈值的整体相关值所对应的非第r种加工数据的其他种类的加工数据，作为第r种加工数据的相关加工数据；所述整体相关值的计算公式为： ；；式中，为第r种加工数据和第b种加工数据的整体相关值；V为批次类别的总数量；为第v个批次类别的调整权重；为第v个批次类别内第r种加工数据和第b种加工数据的相关程度值；为预设时间段内第r种加工数据和第b种加工数据的相关系数；为第一预设常数，大于0；为第y个批次类别内第r种加工数据和第b种加工数据的相关程度值；为第y个批次类别所在时间段内的时刻总数量；为第y个批次类别内第t个时刻下第r种加工数据的匹配程度值；为第y个批次类别内第t个时刻下第b种加工数据的匹配程度值；为第y个批次类别内第t个时刻下第r种加工数据和第b种加工数据的相似程度值；为绝对值函数；exp为以自然常数为底数的指数函数。

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