誤差自動補償任務實施【數據挖掘應用】課程智能產線應用會對數據進行合理的預處理；會根據需要正確設計、訓練全連接神經網絡模型；會根據結果調整神經網絡參數實現優化；會正確部署神經網絡模型；會調用神經網絡模型實現誤差補償。能力目標誤差自動補償數據分析主要內容任務工單引導問題任務評價標準任務解決步驟代碼解析任務背景誤差補償分析補償模型自動誤差補償控制模塊原因：設備振動和溫度變化等因素導致原有生產工藝無法實現高質量生產途徑：對參數進行分析，自動修正加工參數目標：更多合格品指標：產品加工精度溫度補償示例教學難點任務工單

基于給定CSV文件中的誤差數據進行模型訓練，可選擇、調用云端已提供的完整模型框架，設計全連接神經網絡進行模型訓練。任務概述

基于給定的誤差補償數據，訓練全連接神經網絡模型，并部署應用于工件生產過程中的自動化調參。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010

任務描述：

加工

雕刻

圖案

繪制

結果誤差補償數據清洗誤差補償模型構建誤差補償模型訓練與優化誤差補償模型應用全連接神經網絡用于設備自動調參可提高生產合格率、節省材料、提高加工精度自動誤差補償控制模塊加工雕刻過程顯示任務概述（1）全連接神經網絡有什么特點？可以應用在什么場合？（2）如何查找數據集中的異常值？該如何處理？（3）如何通過發現原始數據中的規律來尋找噪聲數據？（4）如何測試模型的優劣？當測試結果較好但實際應用效果不好時，會是什么原因？”

問題引導：任務概述

任務評價：任務概述評價內容評價要點分值分數評定自我評價1.任務實施數據獲取與清洗2分數據正確讀取與顯示得1分，會清洗數據得1分

模型構建2分會設計全連接神經網絡模型得1分，模型正確構建得1分

模型訓練1分模型訓練能正確執行得1分模型保存2分模型正確保存得1分，模型正確部署得1分

2.效果評估模型評估2分訓練MSE值0.5以下得1分，0.25以下得2分

3.任務總結依據任務實施情況總結結論1分總結內容切中本任務的重點要點得1分

合計10分

任務解決方案（1）數據加載與清洗使用pandas工具從./wc.csv中讀取數據，并對數據做必要的清洗。importnumpyasnpimportpandasaspdraw_dataset=pd.read_csv('./wc.csv',sep=',',skipinitialspace=True)np.set_printoptions(precision=3,suppress=True)dataset=raw_dataset.copy()#做必要的清洗print("剔除前：",dataset.shape)dataset=dataset.dropna()dataset=dataset[dataset["score"]>90]print("剔除后：",dataset.shape)dataset.head()任務解決方案（2）切分數據集準備好模型訓練所需的訓練集與測試集。按一定的比例隨機切分數據。#數據集切分train_dataset=dataset.sample(

frac=0.8,random_state=0)test_dataset=dataset.drop(train_dataset.index)#分別獲取訓練集和測試集的特征以及補償值train_features=train_dataset.copy()train_labels=train_features[['c'+str(i+1)foriinrange(8)]].copy()train_features=train_features.drop(['c'+str(i+1)foriinrange(8)],axis=1)train_features=train_features.drop(['score'],axis=1)任務解決方案（3）設計神經網絡根據應用場景和數據特征，設計全連接神經網絡結構并進行訓練。fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflow.keras.layers.experimentalimportpreprocessingfromkerasimportregularizersmodel=tf.keras.Sequential([#根據情況調整模型結構layers.Dense(100,input_dim=train_features.shape[1],

activation=‘tanh’)layers.Dense(100,activation="tanh"),layers.Dense(32,activation="tanh"),layers.Dropout(0.5),layers.Dense(train_labels.shape[1])])任務解決方案（4）模型編譯與訓練根據應用場景和數據特征，設置損失函數、優化器、指標等參數。model.compile(loss="mse",

optimizer="adam",metrics='acc')#根據情況調整參數model.summary()model.fit(#根據情況調整參數train_features,train_labels,epochs=200,batch_size=32)任務解決方案（5）模型評估與保存使用測試集檢測模型效果。繼續修改結構并訓練直至獲得符合要求的MSE值。保存模型。test_preds=model.predict(test_features)print("y1MSE:%.4f"%

mean_squared_error(test_labels,test_preds))tf.keras.models.save_model(model,

'/tf/models/adjustment/tensorflow/1/',

#/tf/models/adjustment/tensorflow為tensorflow-serving的模型根目錄overwrite=True,include_optimizer=True,save_format=None,signatures=None,options=None)任務解決方案（6）模型部署與應用修改誤差任務中的“服務地址”為最后的模型算法地址。在【PLC觸控操作面板】上切換模式，查看