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本发明公开了一种基于机器学习的复杂产品特性识别与质量预测方法，首先对采集的产品质量特性样本数据进行预处理，然后预处理后的样本数据进行数据平衡处理和数据扩充；然后针对质量特性具有相关性，采用弹性网技术构建关键质量识别算法，识别关键质量特性；采用随机森林算法，构建质量预测模型，将识别出来的特性作为输出变量，最终产品质量水平作为输出变量，使用随机森林集成分类(RF)算法进行预测以评估识别模型的质量。本发明对于复杂产品小样本、不均衡和质量特性相关性强等性质，给出了完整的数据处理、关键质量特性识别及产品质
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116341747 A (43)申请公布日 2023.06.27 (21)申请号 202310326831.7 G06F 18/243 (2023.01)
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