摘要
本发明提供一种基于人工智能的预焙阳极生产设备健康评估方法及装置,涉及数据处理技术领域,通过获取预焙阳极生产设备的监测数据,由神经网络进行数据处理,并基于监测数据确定对应的神经网络权重后提取目标参数。能够智能识别并突出关键特征,同时平衡特征间的重要性差异。再将利用结合单步学习算法的极限学习机确定对应于目标参数的输出层权重,以确定目标参数的预测结果,以确定预焙阳极生产设备的健康状态。通过上述改进,极限学习机能够适应数据的动态变化,从而提升预焙阳极生产设备的健康预测的智能化水平,实现更高效的故障预测与预防。