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引入了一种特征提取方法——主成分分析法（PCA）,通过降维,把高维的决策变量映射到低维空间,得到主成分（主要的决策变量）,简化了模型,提高了效率,并结合极限学习机（ELM）,使用一种改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGAⅡ）,对建立的多目标优化模型进行求解,得到Pareto最优解集。
基于PCA-ELM算法的注塑成形工艺参数优化
【摘 要】
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引入了一种特征提取方法——主成分分析法（PCA）,通过降维,把高维的决策变量映射到低维空间,得到主成分（主要的决策变量）,简化了模型,提高了效率,并结合极限学习机（ELM）,使用一种改
【机 构】
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广州科技贸易职业学院信息工程学院,湖北大学材料科学与工程学院,重庆邮电大学自动化学院,武汉理工大学物流工程学院
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2018年21期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51675201）,模具技术国家重点实验室开放基金（P2018-006）
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