基于深度学习产品质量数据的智能异常值检测及处理方法

本发明提出一种基于深度学习产品质量数据的智能异常值检测与处理方法，包含以下步骤：从生产线上采集多维度的的产品质量数据；构建编码器模块，编码器采用多层神经网络结构，用于将输入的高维质量数据压缩映射为低维隐层特征表示；构建解码器模块，接收编码器输出的低维表示特征，并通过反向神经网络结构重构原始数据；采用无监督学习的方式对自动编码器进行训练，学习正常数据的分布模式和特征表示；基于训练完成的自动编码器，对实时输入的质量数据进行重构误差计算，通过预设阈值判定异常值并触发报警。通过以上步骤旨在解决现有技术无法对生产中的产品质量数据实现高精度检测的问题，并实现报警功能，借此规避日后产品出现质量问题。