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摘要
本发明提出了一种基于工业大数据的SMT印刷参数优化方法,旨在提高印刷参数优化效率,实现步骤为：获取包括印刷机设定数据和SPI检测结果数据的工业大数据集；对工业大数据集进行预处理；计算出每组印刷参数对应的锡膏体积区间、面积区间和高度区间,印刷参数数据和锡膏区间数据组成锡膏区间数据集；采用DE算法优化BP神经网络的初始权值、初始阈值和隐藏层节点数目,用锡膏区间数据集训练优化后的BP神经网络,构建每组印刷参数对应的锡膏区间的预测模型；设计印刷参数的正交表,通过预测模型获取正交表的最优水平组合作为最优的印刷参数。
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