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申请/专利权人：浙江天垂科技有限公司
摘要：本发明公开了产品质量预测方法及装置，包括：采集样本产品的第一参数、第二参数和质量评分；获取每个样本产品的第一样本数据，第一样本数据包括样本产品的第一参数和质量评分；根据多个样本产品的第一个样本数据对第一预设模型进行训练得到第一预测模型，并通过第一预测模型计算目标产品的第一质量评分；获取每个样本产品的第二样本数据，第二样本数据包括样本产品的第二参数以及样本数据的质量评分与目标产品的第一质量评分的差值；根据多个样本产品的第二个样本数据对第二预设模型进行训练得到第二预测模型，并通过第二预测模型计算目标产品的第二质量评分；根据第一质量评分和第二质量评分确定目标产品的第三质量评分。
主权项：1.产品质量预测方法，其特征在于，包括：采集样本产品的第一参数、第二参数和质量评分；获取每个样本产品的第一样本数据，所述第一样本数据包括样本产品的第一参数和质量评分；根据多个样本产品的第一个样本数据对第一预设模型进行训练得到第一预测模型，并通过所述第一预测模型计算目标产品的第一质量评分；获取每个样本产品的第二样本数据，所述第二样本数据包括样本产品的第二参数以及样本数据的质量评分与所述目标产品的第一质量评分的差值；根据所述多个样本产品的第二个样本数据对第二预设模型进行训练得到第二预测模型，并通过所述第二预测模型计算所述目标产品的第二质量评分；根据所述第一质量评分和第二质量评分确定所述目标产品的第三质量评分；所述第一参数为工况参数时，所述第二参数为工艺参数，所述第一预设模型为线性回归模型，所述第二预设模型为极限梯度提升树模型、或梯度提升树模型、或轻量梯度提升机模型、或深度学习模型；所述第一参数为工艺参数时，所述第二参数为工况参数，所述第一预设模型为极限梯度提升树模型、或梯度提升树模型、或轻量梯度提升机模型、或深度学习模型，所述第二预设模型为线性回归模型。
全文数据：
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百度查询： 浙江天垂科技有限公司 产品质量预测方法及装置
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