本文關(guān)鍵詞：基于SOM-PCA-RBF的過程質(zhì)量預(yù)測與整體調(diào)優(yōu)

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【摘要】：為實現(xiàn)過程輸出質(zhì)量的預(yù)防性改進,提出一種將SOM(self-organized map)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PCA(principal component analysis)法和RBF(radial basis function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的過程質(zhì)量預(yù)測和多因素整體調(diào)優(yōu)方法。采用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對過程數(shù)據(jù)進行分類;采用主成分分析法對分類后的過程輸出進行評價,建立過程因素備選庫;采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立過程預(yù)測模型,通過預(yù)測判斷過程輸出質(zhì)量的符合性,給出過程多因素整體調(diào)優(yōu)的方案。實例分析結(jié)果表明,該方法能夠有效實現(xiàn)預(yù)防性質(zhì)量改進。
【作者單位】： 西華大學(xué)工商管理學(xué)院;華東電子工程研究所;四川大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：四川省科技計劃項目(2017GZ0187,2017GZ0358) 西華大學(xué)校重點項目(zw1311543)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 任何過程都存在波動。減少波動是質(zhì)量持續(xù)改進的關(guān)鍵[1]。過程輸出的波動往往受過程輸入和過程因素的影響較大。先診斷出波動的原因,再采取適合的方法進行調(diào)整是減少波動的有效方法。張公緒最早提出兩種質(zhì)量診斷理論[2],根據(jù)控制圖判斷輸出質(zhì)量波動,再逐步反向?qū)ふ乙鸩▌拥?

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