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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十八研究所申请的专利一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114997289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210561669.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测分析方法及系统是由查珊珊;邹文忠;胡子翔;张明政;崔祺;朱凯鹏;严文强;聂江莹设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测方法及系统，方法包括：获取SMT产线上印刷机数据及锡膏印刷质量历史缺陷类数据，过采样并预处理上述数据；读取预处理后的数据，采用互信息分别从关联性、冗余性的角度筛选出印刷工艺参数、印刷数据、性能指标与印刷质量的强相关、低冗余的特征挖掘印刷缺陷数据关联规则补充上述特征，形成关键特征子集；构建锡膏印刷质量预测模型，并将关键特征子集输入预测模型，对锡膏印刷良品、各缺陷类别进行预测分类；采用良品预测准确率、缺陷预测准确率、良品预测错误率、缺陷预测错误率、良品查准率、预测准确度指标来评估分类结果的准确性。本发明解决了依赖人工操作、预测准确率低及预测指标单一的技术问题。

本发明授权一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的SMT锡膏印刷质量预测分析方法，其特征在于，所述方法包括：S1、读取SMI产线上的印刷机SPI检测设备工艺参数及印刷缺陷数据，利用adasyn过采样所述印刷缺陷数据中的历史缺陷数据，以得到过采样缺陷数据，以去重并归一化处理得到SMT质量预处理数据；S2、基于互信息分别从冗余性、关联性进行不少于2轮的特征选择，以得到冗余关联特征，所述特征选择包括：通过第一轮关联性筛选得到SMT产线上印刷机、SPI检测设备工艺参数、印刷数据、印刷性能指标与印刷质量之间的关联度；通过第二轮冗余性筛选得到印刷机、SPI检测设备工艺参数、印刷数据、印刷性能指标之间的关联程度，利用Apriori算法挖掘所述历史缺陷数据，以得到锡膏印刷历史缺陷项频繁项集合，根据所述冗余关联特征及所述锡膏印刷历史缺陷项频繁项集合构建关键特征数据子集；S3、基于LightGBM构建SMT锡膏质量预测模型，根据所述关键特征数据子集进行分类预测，以得到缺陷特征分类预测数据，利用gridsearchCV函数调参优化所述缺陷特征分类预测数据，以得到预测误报率、良品查准率及预测准确度；S4、根据所述预测误报率、所述良品查准率及所述预测准确度评估所述缺陷特征分类预测数据的预测误报性。

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