Der Wert von Differentialmerkmalen, Differentialdifferenzen und Prozessintegralmerkmalen für Modelle des maschinellen Lernens zur Prozesssteuerung

Der Wert von Differentialmerkmalen, Differentialdifferenzen und Prozessintegralmerkmalen für Modelle des maschinellen Lernens zur Prozesssteuerung

Referenzhintergrund:

Das aktuelle Prozesskontrollproblem ist in die Schritte A, B, C, D und E unterteilt. Wir müssen die Zuverlässigkeit der Verbindungssynthese in Prozess D vorhersagen (0 bedeutet zuverlässig, 1 bedeutet unzuverlässig) und ob die Systemparameter während des Prozesses auftreten Schwankungen im Syntheseprozess, die zu Synthesefehlern führen können); es gibt Abhängigkeiten zwischen Prozessen; die Daten innerhalb des Prozesses haben sowohl zeitliche Eigenschaften als auch feste Eigenschaften;

#Unterschiedliche Merkmale

Shift ist eine allgemeine Methode zum Erstellen von mehr Funktionen mit weniger Funktionen und basiert auf Geschäftserfahrungen. Darüber hinaus stützen sich einige Geschäftssysteme auf den vorherigen oder frühere verwandte Zustände;

Zum Beispiel: Die Temperaturänderung in den vergangenen3 Tagen war langsam und stabil, also in der Vergangenheit