基于深度学习的加工中心流水线布局管理优化系统及方法

本发明公开了基于深度学习的加工中心流水线布局管理优化系统及方法，涉及布局管理优化技术领域；本发明通过收集和提取历史流水线布局数据特征，构建特征矩阵和标签矩阵；利用梯度下降优化算法结合特征矩阵和标签矩阵训练LSTM模型，并通过测试和优化得到最终模型；设定加工阈值集，收集实时数据并提取特征，结合最终LSTM模型预测加工效率、质量和成本，并使用优化算法对布局进行动态优化；本发明增强了布局优化的能力和灵活性，即使在复杂制造环境中也能保持高效优化；显著提高了优化过程的系统性和科学性，减少了优化所需的时间和人力成本。