| 基于复杂事件处理的产品质量预测方法研究 |
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| 作者姓名： | 陈金坤 李少波 璩晶磊 吴绍华 侯稀垟 |
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| 作者单位： | 贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学机械工程学院,中国科学院成都计算机应用研究所,贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学计算机科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目,51475097）;工信部智能制造示范项目（工信部联装[2016]213号）;贵州省重大基础研究（黔科合JZ字[2014]2001）。 |
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| 摘 要： | 针对制造企业对产品质量控制存在实时性不足,并且事后分析无法及时的为企业减少损失的问题,基于复杂事件处理机制,提出了一个生产线实时监控框架,并阐述了其功能模块。在此基础上,通过灰熵关联分析算法和分类回归树算法识别制造过程关键质量特征,并建立了产品质量预测模型,该模型实现了从生产线上的实时数据提取出产品质量缺陷事件,并以此来对产品质量进行监控,从而达到质量预测的目的。最后对模型进行实例验证,证明了该模型的有效性。
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| 关 键 词： | 复杂事件处理 质量预测 灰熵关联分析 决策树 |
| 收稿时间： | 2016-09-27 |
| 修稿时间： | 2016-10-26 |
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