一种基于机器学习的棉纱单纱强力预测方法及系统

本发明涉及纺织工业质量控制与机器学习领域，提供了一种基于机器学习的棉纱单纱强力预测方法及系统，包括：获取预测对象的特征数据和环境介质参数；构建物理状态计算图，并对上述数据进行迭代推理得到预测值，该计算图包括表征固有属性、环境介质渗透及目标响应的状态节点与模拟物理交互效应的计算单元；在迭代推理中，对目标响应节点施加物理势能约束，强制约束环境介质因素升高时，目标响应上限降低；记录计算单元的时序痕迹，并基于实测误差与时序痕迹对强时序痕迹，计算单元进行内部权重的局部定向更新。本发明将物理定律内化为计算图硬约束，杜绝物理悖论，并实现模型知识的局部定向安全实时进化。