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为了提高机械零件的加工质量，构建基于机器学习算法的工艺参数预测以及质量优化模型；利用热力图分析和特征重要度分析提取影响质量的强相关特征参数；采用XGBoost机器学习算法分别进行质量预测分析；通过遗传算法进行质量目标优化分析。通过对质量实测值以及优化后预测值的对比，验证该方法的有效性和准确性。
基于机器学习的零件加工质量预测及优化
【摘 要】
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为了提高机械零件的加工质量，构建基于机器学习算法的工艺参数预测以及质量优化模型；利用热力图分析和特征重要度分析提取影响质量的强相关特征参数；采用XGBoost机器学习算法分别进行质量预测分析；通过遗传算法进行质量目标优化分析。通过对质量实测值以及优化后预测值的对比，验证该方法的有效性和准确性。
【机 构】
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西南电子技术研究所
【出 处】
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机械制造与自动化
【发表日期】
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2022年05期
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