非结构化数据压缩算法在数字孪生系统中的应用
针对现有的车间流程制造系统存在计算框架成本高、分类数据精度低等问题,本研究基于配置、运动、控制和优化模型搭建数字孪生系统,开发了一种用于数字控制的硬件在环(HIL)系统,提出了一种基于增量学习的非结构化数据分类模型.实验结果表明,本研究分类精度最高为94％.
数字孪生系统;增量学习;硬件在环系统;数字控制器;迭代逻辑
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家电网有限公司总部科技项目SGJLCC00KJJS2001830
2022-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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