10.3969/j.issn.1009-0134.2019.12.004
基于BP网络与XGBoost的质量控制方法研究
针对智能工厂中多特征少样本的海量质量数据与实时控制要求,首先设计了产品质量智能预测控制的集成结构;随后综合考虑BP网络在海量数据处理中较好的时效性,和XGBoost在多特征少样本数据处理中较好的灵活性和准确性,提出一种基于BP和XGBoost混合模型的产品质量预测控制方法;该方法先用BP神经网络对质量问题进行合格与不合格的二分类,然后将不合格质量集导入XGBoost模型中,并重复XGBoost的单模型调参,以此提高智能工厂中产品质量预测与控制的准确性与实时性.最后,通过实例验证了模型选型有效性.
智能工厂、BP神经网络、XGBoost、质量控制
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TP274;TP391(自动化技术及设备)
四川省教育厅科技重点项目18ZA0497
2020-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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