【摘 要】
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在复杂产品的关键质量特性(Critical-to-qualityCharacteristics,CTQ)识别中,传统方法应用于不平衡数据时会表现出有偏性,即对占类别比例较小的不合格产品识别的性能明显劣于
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在复杂产品的关键质量特性(Critical-to-qualityCharacteristics,CTQ)识别中,传统方法应用于不平衡数据时会表现出有偏性,即对占类别比例较小的不合格产品识别的性能明显劣于占比例较大的合格样本。为解决以上问题,提出了基于ReliefF改进算法的复杂产品高维不平衡数据集CTQ识别方法,利用改进ReliefF特征选择算法的评价标准降低不平衡数据中有偏性的影响,从而有效识别CTQ,并通过算例验证了该方法的合理性和有效性。
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