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申请/专利权人：洛阳理工学院
摘要：本发明属于铝合金电池箔生产技术领域，具体涉及一种基于异常值剔除的数据建模提升电池箔良品率的方法，首先对原始数据进行筛除，将不在标准范围内的数据进行筛除，然后对数据中的异常值进行剔除，采用平均值法将数据进行平滑化，得到一组稳定有效的数据，接着通过Z‑score方法对数据进行标准化处理，使得电池箔每一特征的数据均符合标准正态分布，各项指标处于同一数量级，最大限度利用各个不同输入参数对电池箔技术指标的影响，提高数学模型泛化能力，提升电池箔产品的良品率。本发明利用实际运行的电池箔数据构建案例库，为操作人员分析电池箔技术指标、提升电池箔良品率提供了有力指导。
主权项：1.一种基于异常值剔除的数据建模提升电池箔良品率的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对电池箔生产的历史数据进行预处理；步骤二：采用改进的格拉布斯法剔除电池箔生产数据中的异常值；步骤三：将电池箔生产数据平整化后求出均值，消除冗余数据，每一单位时间保留一组稳定有效数据；步骤四：采用Z-score的方法对电池箔生产数据的不同参数指标进行归一化处理，使得各指标处于同一数量级，对不同参数在同一量纲下分析对电池箔技术指标的影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 洛阳理工学院 一种基于异常值剔除的数据建模提升电池箔良品率的方法
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