基于模型的机器学习系统

专利主权项内容

1.一种基于模型的机器学习系统，用以计算射出成型的最佳成型条件，该基于模型的机器学习系统包括：数据存储装置，用以存储和处理数据，其中该数据存储装置存储和处理原始数据后提供训练数据集；射出成型程序模拟单元，根据输入的成型参数产生一组模拟感测数据；射出成型程序状态监测单元，根据所述成型参数、该组模拟感测数据与成型质量状态以构成射出成型工艺环境状态，其中该成型质量状态至少包含良品鉴别结果；和射出成型程序优化单元，该射出成型程序优化单元采用基于强化学习算法的成型参数优化器，该成型参数优化器根据该射出成型工艺环境状态以对建构的成型参数优化模型进行训练，训练后的该成型参数优化模型被导入射出成型生产线，其中该射出成型程序状态监测单元包括质化成型质量推论器，该质化成型质量推论器根据该训练数据集建立良品状态分类模型，该质化成型质量推论器根据该良品状态分类模型对该射出成型程序模拟单元所产生的该组模拟感测数据进行推论，以推论出具有该组模拟感测数据的成型产品的质化质量。