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申请/专利权人：中国计量大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246592A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q10/0639;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/086;G06F18/15
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：传统生产管理中，质量预测的滞后性可能导致大量不合格品。因此，本文提出一种基于残差修正的双层阶产品质量预测的方法，该方法首先通过随机森林算法预测加工参数，保证了参数完整性。其次运用结合遗传算法和全连接神经网络NSGA‑FCNN构建的回归模型分析参数，预测质量特征及残差。针对预测精度低的问题，采用残差分析训练NSGA‑FCNN模型进行残差修正。最终，结合产品质量预测结果和残差修正结果，形成一个双层阶的产品质量预测方法。经过该方法得到质量预测值与标准相比较，能在生产过程中及时识别不合格品，以优化生产。
主权项：1.一种基于残差修正的双层阶产品质量预测方法,其特征在于所述方法包括：收集生产过程中的历史工艺参数数据及实时加工参数，从中提取出关键的加工参数，将数据集划分为训练集和测试集，为模型的训练和评估做好准备；训练用于单层阶产品质量预测的加工参数时序预测模型和产品质量回归模型，通过这两个模型，获取加工参数预测的残差以及产品质量特征值预测的残差；利用参数预测残差及质量特征值的预测残差，重新构建数据集，并构建残差修正模型；在实际加工过程中对产品质量进行预测时，收集已加工的参数，并利用加工参数时序预测模型填补未加工的参数值；将单层阶产品质量预测与残差修正模型结合形成双层阶产品质量预测方法，通过双层阶产品质量预测方法，我们可以得到经过残差修正的产品质量预测值，并将其与标准进行比较，能在生产过程中及时识别不合格品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于残差修正的双层阶产品质量预测方法
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