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基于PCA_NearMiss和XGBoost的产品质量预测
摘 要:
产
品质
量
预测
是产品质量控制的重要组成部分,从产品生产
数据
中挖掘产品质量信息,建立产品生产数据与产品质量之间的预测模型,对提高产品质量,降低生产成本具有重大意义。针对产品生产数据的高维,高不平衡性特点,提出PCANearMiss降采样算法,通过PCA算法降低数据维度,再通过NearMiss算法提取出具有代表性的样本,在平衡数据的同时保证数据信息的完整性,最后用选出的样本对XGBoost模型进行训练和测试。使用博世产品生产数据作为实例进行验证,说明了算法的有效性。
作 者:
蒋金瑜
单 位:
重庆交通大学机电与车辆工程学院
关键字:
PCA;NearMiss;XGBoost;质量预测;
页 码:
122-123
出 处:
内燃机与配件
-
2021年01期
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