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题名基于数据融合的多品种小批量产品质量预测方法
被引量：7
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作者
杨剑锋
李永梅
李秀
王宁
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机构
郑州大学商学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第9期33-36,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1904211)
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文摘
随着智能制造新时代的到来,多品种小批量生产方式逐渐成为主流,对其产品进行质量保证显得尤为重要。针对该生产方式下同种产品加工数量少且产品质量影响因素繁多的特点,文章构建了基于数据融合的质量预测模型。首先,运用分块线性回归分析使用同一设备生产的产品加工数据中隐含的共性特征或规律,充分挖掘样本数据蕴含的产品质量信息。然后,利用卡尔曼滤波进行产品质量预测。最后,仿真实验结果表明,相较于支持向量机预测模型,所提基于数据融合的产品质量预测模型的预测精度更高且解释性更强,为多品种小批量产品质量预测提供了新的思路。
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关键词
多品种小批量
数据融合
质量预测
分块线性回归
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Keywords
multi-variety and small-batch
data fusion
quality prediction
partition linear regression
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
F273.2
[经济管理—企业管理]
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