数字化工厂数据涉及产品全生命周期,研究将反向传播神经网络应用于数字化工厂数据的预测。介绍了数字化工厂数据的组成,建立了反向传播神经网络,并分析了梯度下降的应用。通过运行程序得到预测结果,确认预测准确率达到95%。基于反向传播神经网络,可以对最终产品合格率、机器设备投资回报率及人力资源投资回报率进行预测。
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