【摘 要】
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提出基于多目标鲸鱼优化(multi-objective whale optimization algorithm, MWOA)的产品关键质量特性(特征)识别方法。首先,针对非平衡制造过程数据,将识别模型构建为最大化G-
【机 构】
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天津商业大学管理学院; 天津大学管理与经济学部;
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究一般项目(19YJC630071);国家自然科学基金(71661147003,71532008);天津市教委科研计划项目成果(161072,基于非平衡数据的复杂产品关键质量特性识别研究)
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提出基于多目标鲸鱼优化(multi-objective whale optimization algorithm, MWOA)的产品关键质量特性(特征)识别方法。首先,针对非平衡制造过程数据,将识别模型构建为最大化G-mean指标和最小化特征数的多目标特征选择问题。其次,提出群智能优化算法MWOA求解模型。MWOA针对特征选择提出一种新的多样性帕累托排序策略,能够对解进行优劣排序的同时保证群体多样性。同时,在MWOA中嵌入变异操作以解决鲸鱼优化易陷入局部最优的缺点。选取3组非平衡制造过程数据验证算法有效性。实验结果表明,所提算法在数据非平衡条件下能够有效识别关键质量特性。
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