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申请/专利权人：佰墨思(成都)数字技术有限公司
摘要：本发明提供基于核主元成分分析和多元线性回归的生产质量预测方法，涉及数据处理领域，包括：基于预处理后的历史数据集，确定多个生产检验指标对的相关性；基于多个生产检验指标对的相关性，确定进行核主元成分分析筛选方式或多元线性回归筛选方式；当进行核主元成分分析筛选方式时，筛选关键生产变量序列，建立非线性预测模型，获取未来批次的生产数据，通过非线性预测模型基于未来批次的生产数据，预测未来批次的生产质量；当进行多元线性回归筛选方式时，筛选关键生产变量序列，基于关键生产变量序列，建立线性预测模型，通过线性预测模型基于未来批次的生产数据，预测未来批次的生产质量，具有提高生产质量预测的精度的优点。
主权项：1.基于核主元成分分析和多元线性回归的生产质量预测方法，其特征在于，包括：获取历史数据集，其中，所述历史数据集包括多个历史批次的生产数据和检验数据；对所述历史数据集进行预处理，得到预处理后的历史数据集；基于所述预处理后的历史数据集，确定多个生产检验指标对的相关性，其中，一个所述生产检验指标对包括一个生产变量和一个产品质量检测指标；基于所述多个生产检验指标对的相关性，确定关键变量筛选方式，其中，所述关键变量筛选方式为核主元成分分析筛选方式或多元线性回归筛选方式；当所述关键变量筛选方式为核主元成分分析筛选方式时，基于所述核主元成分分析筛选方式，筛选关键生产变量序列，基于关键生产变量序列，建立非线性预测模型，获取未来批次的生产数据，通过所述非线性预测模型基于所述未来批次的生产数据，预测所述未来批次的生产质量；当所述关键变量筛选方式为多元线性回归筛选方式时，基于所述多元线性回归筛选方式，筛选关键生产变量序列，基于关键生产变量序列，建立线性预测模型，通过所述线性预测模型基于所述未来批次的生产数据，预测所述未来批次的生产质量；基于所述预处理后的历史数据集，确定黄金批次；基于所述黄金批次和所述未来批次的生产质量，进行质量预警。
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百度查询： 佰墨思(成都)数字技术有限公司 基于核主元成分分析和多元线性回归的生产质量预测方法
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