专利汇可以提供基于机器学习的工件质量预测模型构建方法及预测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 机器学习 的 工件 质量 预测模型 构建方法及预测方法,属于工件质量预测领域,要解决的技术问题为如何对给定参数的工件进行质量预测、良品率预测。构建方法,包括如下步骤:采集 训练数据 ;构造至少一个多项式特征,并选取分布差异明显的多项式特征;通过采集的特征以及选取的多项式特征组成训练样本,对构建的预测模型进行参数优化,得到训练后预测模型。预测方法,包括如下步骤:采集测试数据;构造至少一个多项式特征,选取分布差异明显的多项式特征;通过采集的特征以及选取的多项式特征组成测试样本,将测试样本输入训练后预测模型;将概率样本输入 异常检测 模型,得到处理后概率样本;对处理后概率样本进行求均值计算。,下面是基于机器学习的工件质量预测模型构建方法及预测方法专利的具体信息内容。
1.基于机器学习的工件质量预测模型构建方法,其特征在于包括如下步骤:
采集已制造工件的特征作为训练数据,并对训练数据进行预处理;
基于上述采集的特征构造至少一个多项式特征,对于每个多项式特征,计算所述多项式特征在不同标签之间的分布,并选取分布差异明显的多项式特征;
通过采集的特征以及选取的多项式特征组成训练样本,以所述训练样本为输入,对构建的预测模型进行参数优化,得到训练后预测模型,所述预测模型为机器学习决策树模型。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的工件质量预测模型构建方法,其特征在于对训练数据进行预处理,包括:
对训练数据进行标准化处理或者进行归一化处理;
和/或,训练数据进行异常值处理;
和/或,对训练数据进行空缺值处理;
和/或,对训练数据进行数据增广处理。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的工件质量预测模型构建方法,其特征在于所述不同标签包括:优秀、良好、合格和不合格。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的工件质量预测模型构建方法,其特征在于所述机器学习决策树模型为LIGHTGBM模型或CATBOOST模型。
5.基于机器学习的工件质量预测方法,其特征在于包括如下步骤:
通过如权利要求1-4任一项所述的基于机器学习的工件质量预测模型构建方法构建预测模型,得到训练后预测模型;
采集待测工件的特征作为测试数据,并对测试数据进行预处理;
基于上述采集的特征构造至少一个多项式特征,对于每个多项式特征,计算所述多项式特征在不同标签之间的分布,并选取分布差异明显的多项式特征;
通过采集的特征以及选取的多项式特征组成测试样本,将测试样本输入训练后预测模型,得到每个标签对应的概率;
通过上述每个标签对应的概率组成概率样本,将概率样本输入异常检测模型,去除概率样本中异常概率,得到处理后概率样本;
对处理后概率样本进行求均值计算,以所述均值作为良品率预测。
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的工件质量预测方法,其特征在于对测试数据进行预处理,包括:
对测试数据进行标准化处理或者进行归一化处理;
和/或,对测试数据进行异常值处理;
和/或,对测试数据进行空缺值处理;
和/或,对测试数据进行数据增广处理。
7.根据权利要求5或6所述的基于机器学习的工件质量预测方法,其特征在于所述不同标签包括:优秀、良好、合格和不合格。
8.根据权利要求5或6所述的基于机器学习的工件质量预测方法,其特征在于所述机器学习决策树模型为LIGHTGBM模型或CATBOOST模型。
9.根据权利要求5或6所述的基于机器学习的工件质量预测方法,其特征在于所述异常检测模型为ISOLATIONFOREST模型。
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