【摘 要】
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针对传统统计分析方法及统计模式分析框架不适用于当前个性化定制生产中产品多品种、多参数下的过程及质量控制问题。将机器学习方法与统计模式分析相结合提出了多分类统计模
【机 构】
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青岛大学数据科学与软件工程学院,青岛大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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2019年度山东省重点研发计划(批准号:2019JZZY020101)资助
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针对传统统计分析方法及统计模式分析框架不适用于当前个性化定制生产中产品多品种、多参数下的过程及质量控制问题。将机器学习方法与统计模式分析相结合提出了多分类统计模式分析框架,将以往的统计模式分析框架改进分为分类器和统计模式分析两个组成部分,并以BP神经网络作为分类器为例提出了过程控制方法,用来解决多种类产品顺序生产所导致的过程分析产生的误差问题。通过冰箱发泡过程监测实验,研究结果表明,提出的框架及方法能够反映出发泡过程中的参数变化,取得较好的质量控制效果,具有一定的实用性。
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