一种异常工况的工艺参数推荐方法及装置

摘要

本申请实施例提供了一种异常工况的工艺参数推荐方法及装置。该方法包括：基于第一训练集，生成第一数学模型；获取异常工况下的异常工艺参数，利用第一数学模型进行推荐值算法，得到第二训练集的训练样本；将第二训练集的训练样本的生产结果产品指标转化为多目标优化指数；若多目标优化指数大于预设值，则利用第二训练集优化第一数学模型的推荐值算法；若多目标优化指数小于预设值，则基于第二训练集的训练样本，利用排产算法生成第三训练集；基于第三训练集，生成第二数学模型。上述方法能对数学模型进行优化，在当前生产中出现异常工况时，及时地对异常工况下的工艺参数进行调整，从而适应异常工况的变化，满足产品的生产结果指标。