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-实质审查的生效

法律状态：2022.10.11#实质审查的生效;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

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