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申请/专利权人：创域智能(常熟)网联科技有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供一种应用于智慧工业服务的数据挖掘方法及深度学习系统，本发明通过深入挖掘自动化产线图像数据中的生产要素，创新性地提取了物料流动状态特征和设备运行量化特征，为产线效能优化提供了丰富的数据基础，且通过调取与这些特征存在适配关系的初筛产线优化标注图像，形成了两个初筛集合，确保了优化方案的针对性和可行性。同时引入效能优化共性权重的概念，综合评估每个初筛标注图像对于当前产线效能优化的价值，从而精准挖掘出目标产线优化标注图像以用于直接指导工业生产线的效能优化升级，不仅提高了优化过程的准确性和效率，还为智能制造企业带来了显著的经济效益和竞争力提升。
主权项：1.一种应用于智慧工业服务的数据挖掘方法，其特征在于，所述方法通过深度学习系统实现，所述方法包括：对自动化产线图像数据进行生产要素挖掘，得到所述自动化产线图像数据的物料流动状态特征和设备运行量化特征；调取所对应的物料流动状态特征与所述自动化产线图像数据的物料流动状态特征存在适配关系的若干个初筛产线优化标注图像，得到第一初筛产线优化标注图像集合，并调取所对应的设备运行量化特征与所述自动化产线图像数据的设备运行量化特征存在适配关系的若干个初筛产线优化标注图像，得到第二初筛产线优化标注图像集合；确定所述第一初筛产线优化标注图像集合和所述第二初筛产线优化标注图像集合中的每个初筛产线优化标注图像与所述自动化产线图像数据之间的效能优化共性权重；基于确定出的效能优化共性权重，从所述第一初筛产线优化标注图像集合和所述第二初筛产线优化标注图像集合中挖掘出与所述自动化产线图像数据存在适配关系的若干个目标产线优化标注图像；所述目标产线优化标注图像用于指导所述自动化产线图像数据对应的工业生产线的效能优化升级。
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权利要求：
百度查询： 创域智能(常熟)网联科技有限公司 应用于智慧工业服务的数据挖掘方法及深度学习系统
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