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| 基于大数据的多工序产品质量预测 | |
| 作者姓名： | 杨岚 石宇强 |
| 摘 要： | 随着生产过程越来越复杂,多工序制造过程在工业生产中越来越普遍,工序之间相互关联作用,产品质量的影响因素日益复杂.针对大数据环境下多工序复杂生产过程,考虑数据的全样本、多特征特性,构建了谱聚类(SC)和粒子群(PSO)算法优化径向基(RBF)神经网络的质量预测模型.模型验证结果表明,单一的RBF预测误差为0.649,SC... |
| 关 键 词： | 大数据 质量预测 RBF 神经网络优化 制造过程 |
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