【摘 要】
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针对复杂机械产品质量特性数据集的高维度、小样本、数据不平衡特点,建立DA-XGboost模型解决复杂机械产品质量损失问题。首先,针对复杂机械产品关键质量特性,提出复杂机械产
【机 构】
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沈阳大学应用技术学院,沈阳大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“具有柔性分组决策的吊机集成调度优化理论与方法研究”(71672117),辽宁省重点研发计划“基于云制造的高端装备制造产品协同设计与控制应用研究”(2019JH8/10200024)
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针对复杂机械产品质量特性数据集的高维度、小样本、数据不平衡特点,建立DA-XGboost模型解决复杂机械产品质量损失问题。首先,针对复杂机械产品关键质量特性,提出复杂机械产品质量预测流程,采用蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)对该类产品质量预测特征进行选择,降低其质量特性数据集的维度;其次,建立XGboost模型,处理复杂机械产品质量数据集不平衡问题,降低数据不平衡对最终预测结果的影响;最后,通过数值实例验证,DA-XGboost算法能够针对影响质量的关键因素进行有效预测,提高工艺产
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