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申请/专利权人：苏州龙柏辰兴自动化科技有限公司
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118013203A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/24
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：一种基于DCE‑LR的压铸件缺陷预测方法，属于压铸件缺陷预测领域，用于解决基于工厂数据集的压铸件缺陷预测的问题，技术要点是对预处理后的数据集进行特征处理，根据所得各个特征的SHAP值排序，确定与缺陷特征相关性具有高关联度的工艺参数，作为预测数据集；将预测数据集划分为训练集；构建DCE‑LR缺陷预测模型，在训练集上训练DCE‑LR缺陷预测模型，得到训练后的DCE‑LR缺陷预测模型；向训练后的DCE‑LR缺陷预测模型输入实际压铸过程中的与缺陷特征相关性具有高关联度的工艺参数，通过练后的DCE‑LR缺陷预测模型对压铸件是否具有缺陷特征进行预测输出，效果是相较于现有技术能够提高模型预测的精度、准确率、召回率以及F1值。
主权项：1.一种基于DCE-LR的压铸件缺陷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100.收集压铸件压铸过程工艺参数，建立初始数据集，对初始数据集进行预处理；S200.对预处理后的数据集进行特征处理，根据所得各个特征的SHAP值排序，确定与缺陷特征相关性具有高关联度的工艺参数，作为预测数据集；S300.将预测数据集划分为训练集；S400.构建DCE-LR缺陷预测模型，在训练集上训练DCE-LR缺陷预测模型，得到训练后的DCE-LR缺陷预测模型；S500.向训练后的DCE-LR缺陷预测模型输入实际压铸过程中的与缺陷特征相关性具有高关联度的工艺参数，通过练后的DCE-LR缺陷预测模型对压铸件是否具有缺陷特征进行预测输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州龙柏辰兴自动化科技有限公司 一种基于DCE-LR的压铸件缺陷预测方法
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