摘要
本申请公开了一种光纤预制棒的烧结工艺优化方法及装置，属于机器学习与工艺优化技术领域。方法包括：S1：获取烧结产线车间内烧结前沉积直径、烧结配方以及烧结直径，按照烧结光棒时间进行清洗处理；S2：根据提取的类别特征与数值特征，得到融合后的烧结特征；S3：对S2中得到的烧结特征进行时间序列下相邻样本差值处理后，采用Person分析方法得到差值烧结特征，作为预测差值烧结直径的模型输入参数；S4：根据差值烧结特征，建立差值烧结直径预测模型，对差值烧结直径进行预测；S5：基于S4的差值烧结直径预测模型和遗传算法网络，构建参数智能推荐算法，将推荐的参数输入到烧结产线。本申请通过上述方案实现了光纤预制棒烧结工艺的精准预测与动态优化。
