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面向焊接工艺的基于深度学习的在线质量预测系统
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于迁移学习的方法，使用基于物理的流程模型的计算廉价的数据进行 ML 模型训练，然后在少量代价昂贵的实验数据上进行微调，从而降低了新工艺过程物理模型开发的高成本。该方法在 Fused Filament Fabrication 的印刷线宽建模中表现良好，减少了模型开发时间、实验成本、计算成本和预测误差。
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关键要点
- 研究提出了一种基于迁移学习的方法。
- 使用基于物理的流程模型的计算廉价数据进行机器学习模型训练。
- 在少量代价昂贵的实验数据上进行微调。
- 降低了新工艺过程物理模型开发的高成本。
- 该方法在Fused Filament Fabrication的印刷线宽建模中表现良好。
- 减少了模型开发时间、实验成本、计算成本和预测误差。
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