基于联合训练的浮法玻璃缺陷预测性监控方法及系统

本发明提供一种基于联合训练的浮法玻璃缺陷预测性监控方法及系统，包括：获取浮法玻璃生产过程中的历史多维过程数据和历史产品缺陷数据，其中，多维过程数据的第一采集频率高于产品缺陷数据的第二采集频率；基于历史多维过程数据和历史产品缺陷数据，对初始时间序列预测模型和初始缺陷软测量模型进行交替迭代式联合训练，得到最终的时间序列预测模型和缺陷软测量模型；输入实时采集的多维过程数据至最终的时间序列预测模型，输出过程数据预测序列；输入过程数据预测序列至最终的缺陷软测量模型，输出与过程数据预测序列在时间上逐点对应的、频率为第一采集频率的连续缺陷预测序列，有效提升了缺陷预测的精准度。