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과거의 공정 변수와 과거의 변수 특성을 입력으로 과거의 공정 제어 변수를 출력으로, 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계; 및학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여, 현재의 공정 변수와 현재의 변수 특성을 입력받아 현재의 공정 제어 변수를 출력하는 단계;를 포함하고,변수 특성은,공정 변수로부터 추출한 특성 데이터로, 공정 변수의 미분 데이터 및 공정 변수의 주파수 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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청구항 1에 있어서,공정 변수는,시계열적인 데이터인 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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청구항 2에 있어서,공정 변수는,공정 상태 변수와 공정 환경 변수를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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청구항 1에 있어서,변수 특성은,공정 변수의 1차 미분 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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청구항 4에 있어서,변수 특성은,공정 변수의 2차 미분 데이터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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삭제
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청구항 1에 있어서,공정 제어 변수에 의한 제어 결과를 피드백 받는 단계;피드백된 제어 결과를 이용하여, 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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청구항 7에 있어서,피드백 단계는,제어 결과가 정해진 조건이면 제어 결과로 보상을 피드백하고,제어 결과가 정해진 조건을 벗어나면 제어 결과로 벌칙을 피드백하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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청구항 1에 있어서,공정은,시멘트 제조 공정인 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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10
과거와 현재의 공정 변수, 과거의 공정 제어 변수를 수신하는 통신부; 및과거의 공정 변수와 과거의 변수 특성을 입력으로 과거의 공정 제어 변수를 출력으로 뉴럴 네트워크를 학습시키고, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 현재의 공정 변수와 현재의 변수 특성을 입력받아 현재의 공정 제어 변수를 출력하는 프로세서;를 포함하고,변수 특성은,공정 변수로부터 추출한 특성 데이터로, 공정 변수의 미분 데이터 및 공정 변수의 주파수 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 시스템
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학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여, 현재의 공정 변수와 현재의 변수 특성을 입력받아 현재의 공정 제어 변수를 출력하는 단계;공정 제어 변수에 의한 제어 결과를 피드백 받는 단계; 및피드백된 제어 결과를 이용하여, 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계;를 포함하고,변수 특성은,공정 변수로부터 추출한 특성 데이터로, 공정 변수의 미분 데이터 및 공정 변수의 주파수 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 방법
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현재의 공정 변수와 현재의 공정 제어 변수를 수신하는 통신부;학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 현재의 공정 변수와 현재의 변수 특성을 입력받아 현재의 공정 제어 변수를 출력하고, 공정 제어 변수에 의한 제어 결과를 피드백 받으며, 피드백된 제어 결과를 이용하여 뉴럴 네트워크를 학습시키는 프로세서;를 포함하고,변수 특성은,공정 변수로부터 추출한 특성 데이터로, 공정 변수의 미분 데이터 및 공정 변수의 주파수 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 공정 제어 시스템
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