光纤制备辅助决策系统

本作品利用机器学习的方法对光纤制备进行辅助决策，并形成可视化的系 统。分析预制棒数据和光纤数据，根据功能需求建立不同模型：通过使用弹性回 归网络模型、全连接神经网络以及 XGBoost 三种模型，通过模型融合，根据已 选的参数来预测光纤参数；通过 Cart 回归模型的分裂路径，获取多条光纤制备 规则，固化制备经验，形成专家规则树；通过对光纤参数的影响因子分析，有效 地发现预制棒参数的变化对光纤的影响以及它们的内在联系；再利用 Regression-HATT 的分裂方法与预测手段，结合实际工程应用，完成可视化大屏。 最后通过对结果进行可视化，形成完整的系统。       本作品为光纤制备专家提供四种可视化分析工具——参数预测展示、专家规 则树、影响因子分析以及可视化大屏，给光纤制备专家提供辅助决策帮助。对比 传统生产模式，本作品在光纤生产企业的应用能明显改善人工测试校正参数的状 态，节约大量的人力资源，提高光纤产品的质量。基于智能算法的光纤辅助决策 系统的实现，可以使光纤生产过程更加信息化、智能化，充分提高企业的光纤生 产效率、保证企业的利益与发展前景。