基于深度学习的工业自动化控制系统优化研究

建全 张(江苏富而乾科技有限公司，中国)

摘要

深度学习技术在诸多领域展现出色的表现，其中工业自动化控制系统亦然。论文基于深度学习技术搭建了工业自动化控制系统模型，并优化其在复杂、非线性系统下的控制性能。研究使用了深度学习的多种模型如深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络进行数据预测。结果表明，深度学习技术对于工业自动化控制系统参数预测和状态评估较传统方法拥有较高的准确性和稳健性。并且，在大规模多变量系统建模和多目标优化方面，深度学习算法也呈现出更好的性能。此次研究旨在为工业自动化控制系统优化提供新的技术途径，以满足新工业时代更为复杂的自动化需求。

关键词

深度学习；工业自动化控制；多目标优化；参数预测；状态评估

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/hgyjxjz.v2i11.21925