基于改进支持向量机的产品质量预测研究

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3、；＇’＇＇’乂！拓＇＾、：＇．ｒ．七答辩委员会主席：秦：－．．．；．．：ｈ１黄秦户；－，论文评阅人；入：崔。攀璋．＇．＇．．，＇－打‘／‘＇－，Ｖ分心ＶＶ－：Ｖ巧占．若＇、＇ｆ．．次！铅．著濟乃讓雜Ｖ如抑球争琴：曲讀，請巧終Ｉ学校代码；１０２２５学号；Ｓ１６５１５学化冷文基于改进支持向量机的产品质量预测研究斬江伟指导教师姓名：董春芳副教授斜晰业大学：申请学位级别硕±学科专业：管理科学与工程论文提交日期：２０１６年４月论文答辩日期：２０１６年６月授予学

4、位单位：东北林业大学授予学位日期：２０１６年６月答辩委员会主席：论文评閱人；ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＣｏｄｅ：１０２２５ＲｅｉｓｔｅｒＣｏｄｅ；Ｓ１６５１５ｇＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｇＲｅｓｅａｒｃｈＯｎＰｒｏｄｕｃｔｕａｌｉｔＰｒｅ出ｃｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＱｙＩｍｐｒｏｖｅｄＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＪｉｎＪｉａｎｇｗｅｉＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＤｏｎｇＣｈｕｎｆａｎｇＡｓｓｏｅ

5、ｉａ化Ｓｕｅｒｖｉｓｏｒ：ｐＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄ化ｒ：ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｅｃａｎａｅｍｅｎｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｎｅｅｎＳｐｉａｌｉｔｙ：ＭｇｔＳｇｉｒｉｇＤａｔｅｏｆＯｒａｌＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：Ｊｕｎｅ２０１６，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ；ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｙｙｔ＾摘要一质量预测是质量控制的关键环节，是个动态的系统工程。生产过程中多种高维非线性、随机性因素会对产品质量产生重要影响，因

6、而建立高精度的产品质量预测模型对提高产品质量控制能力、降低生产成本具有重要意义。目前，产品质量预测模型的建立一一方法主要有两种：种是机理建模方法，另种是数据挖掘方法。由于造成质量波动的众多随机性、不确定性因素之间存在着复杂的非线性关系，难Ｗ进行确切表达，致使机理建模较为困难，因此采用数据挖掘算法建立质量预测模型的方法被广泛应用。然而传一统的统计质量控制必须基于定的统计规则，而且该方法不能满足对多种模式进行识别的需要一，应用于产品质量预测时存在定的局限性。近年来，人工智能算法取得了迅速发展，并且被广泛应用于

7、非线性系统的建模与辨识一种建立在统计学习ＶＣ维理论和结构风险最小化原则基础上的新。支持向量化作为型机器学习方法，在解决非线性和高维模式识别问题等方面具有较强优势，被广泛应用于模式识别、非线性回归、时间序列预测等方面。针对产品质量预测过程的两类问题，。对是否考虑质量模型的内在机理，分类建立了改进的支持向量机产品质量预测模型首先，针对能够确定具体影响因素，具有确定输入输出关系的多因素产品质量模型，引入灰色关联分析方法作为属性预处理器，选取关键质量影响因素，采用网格捜索算法进行模型参数寻优，建立了基于灰色关联支

8、持向量机的多因素产品质量预测模型其次，针；，难Ｗ辨识产品质量过程或者难ｙ，对模型未知■确定输入输出关系的质量模型基于生产历史数据建立产品的质量预测模型，引入相空间重构理论对时间序列进行向量空间重构，汲取遗传算法的优势特性进