【发明公布】一种用于关键质量特征选择的方法_石河子大学_202210732920.7 

申请/专利权人:石河子大学

申请日:2022-06-27

公开(公告)日:2022-08-12

公开(公告)号:CN114897107A

主分类号:G06K9/62

分类号:G06K9/62;G06N3/00

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2022.08.12#公开

摘要:本发明涉及一种用于关键质量特征选择的方法,属于智能制造和机器学习领域。本发明首先根据车间的传感器获取产品质量数据集;利用最大信息系数算法对质量数据集的特征进行初筛;利用留出法将产品质量数据集划分为训练集和测试集;将特征的数量和准确率作为优化目标,通过人工鱼群算法进行寻优,同时优化特征的数量和准确率这两个目标,得到降维后的关键质量特征子集;使用分类器SVM在测试集上进行评估,确定指标验证该方法的有效性。

主权项:1.一种用于关键质量特征选择的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:获取产品质量数据集;步骤2:最大信息系数算法对产品质量数据集的特征进行初筛;步骤3:将产品质量数据集划分为训练集和测试集;步骤4:确定目标函数,通过人工鱼群算法进行寻优,得到关键质量特征子集;步骤5:使用分类器SVM在测试集上进行评估,确定指标验证该方法的有效性。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 石河子大学 一种用于关键质量特征选择的方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。