[發明專利]一種基于人工智能技術的熟練工種工業模型訓練技術

在審

• 申請號: 201910483695.6
• 申請日: 2019-06-05
• 公開（公告）號: CN110059830A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 裴向東;趙彩鳳;郭衛衛
• 申請（專利權）人: 呂梁市軍民融合協同創新研究院
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京思元知識產權代理事務所(普通合伙) 11598
• 代理人: 曾暉

1.一種基于人工智能技術的熟練工種工業模型訓練技術，其特征在于，所述熟練工種工業模型訓練技術包括以下步驟：

步驟一：數據采集；根據模型訓練的需要進行數據樣本的采集，數據采集完畢后進行識別率判斷，然后判斷識別率是否大于95%，如果否，則繼續進行步驟二，如果是，則直接進行步驟六；

步驟二：數據預處理；熟練工種的工人根據經驗首先對采集的數據樣本中的異常數據進行預處理修正，得到正確的、質量高的數據樣本，然后進行識別率計算，計算出的識別率將舊識別率替換掉并作為下一次循環的識別率；

步驟三：模型訓練；使用正確的、質量高的數據樣本進行模型訓練；

步驟四：機器學習；對步驟二中熟練工種的工人修正數據的方式、類型和修正量進行機械學習，學習各個數據之間的關系，建立修正的特征庫，并將機器學習的結果存入特征庫；

步驟五：數據識別；循環結束，再次循環進行步驟一數據采集后，首先根據步驟三中的特征庫進行數據識別，將數據中具有相同或者相似問題的數據識別并標識出來，再循環進行步驟二的數據預處理；

步驟六：數據自動處理；識別率大于95%后，根據機器學習的修正數據的方式、類型和修正量進行機械學習以及各個數據之間的關系，自動對采集的數據進行修正，然后返回步驟三進行模型訓練，然后循環進行步驟一、步驟六和步驟三。

2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能技術的熟練工種工業模型訓練技術，其特征在于，所述步驟二中的識別率計算公式為：識別率=識別出的數據/總修正數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能技術的熟練工種工業模型訓練技術，其特征在于，所述步驟一種，第一次數據采集時，初始識別率為0。

4.根據權利要求1所述的一種基于人工智能技術的熟練工種工業模型訓練技術，其特征在于，所述步驟一中識別率判斷時，識別率標準能夠根據需要設定，實際識別率能夠定時或不定時抽查修正。