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申请/专利权人：厦门辉腾盛节能材料有限公司

摘要：本发明涉及界面剂智能生产管理技术领域，具体涉及一种基于界面剂性能测试数据的智能生产管理方法与系统。本发明首先获取生产数据、测试性能数据和测试环境数据；进一步对生产数据进行降维并获取每个主要维度的重要程度参数；进一步获取每个界面剂样本的第一离群程度；进一步获取每个界面剂样本的第二离群程度；进一步获取每个界面剂样本的第三离群程度；进一步获取优化多元线性回归模型；最后对界面剂进行智能生产管理。本发明通过分析生产数据与测试性能数据之间离群相似性，结合测试环境数据的离群异常特征，使得回归模型避免样本偏差的问题，提高回归模型的拟合精度，从而对界面剂进行智能生产管理，提高生产效率，降低生产成本。

主权项：1.一种基于界面剂性能测试数据的智能生产管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设测试界面剂样本集在生产过程中的生产数据、测试性能数据和测试环境数据；利用非线性降维算法对所述生产数据进行降维，获取所述生产数据的主要维度，以及每个维度对于每个所述主要维度的降维贡献率；根据所述生产数据中每个界面剂样本在每个维度的数据分布，结合对应的所述降维贡献率，获取每个所述主要维度的重要程度参数；根据每个界面剂样本的数据在所有所述主要维度中的离群特征，结合对应的所述重要程度参数，获取所述生产数据中每个界面剂样本的第一离群程度；获取所述测试性能数据中每个界面剂样本的第二离群程度；所述第二离群程度与所述第一离群程度的获取方法相同；根据所述测试环境数据中每个界面剂样本在所有维度的数据分布，获取所述测试环境数据中每个界面剂样本的第三离群程度；根据每个界面剂样本的所述第一离群程度和所述第二离群程度的相似特征，结合所述第三离群程度，获取优化多元线性回归模型；基于所述优化多元线性回归模型对界面剂进行智能生产管理；所述优化多元线性回归模型的获取方法包括：根据每个界面剂样本的所述第一离群程度和第二离群程度的相似特征，获取每个界面剂样本的可参考性权重；根据每个界面剂样本的所述可参考性权重，所述第一离群程度和所述第三离群程度，获取每个界面剂样本的回归分析贡献率；所述可参考性权重和所述第一离群程度均与所述回归分析贡献率正相关；所述第三离群程度与所述回归分析贡献率负相关；利用每个界面剂样本的所述回归分析贡献率，对每个样本参与损失函数计算时进行加权，获得优化多元线性回归模型。

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