基于PCA-ELM算法的注塑成形工艺参数优化

作者：徐承亮; 曹志勇^*; 王大军; 胡吉全

来源：机床与液压, 2018, 46(21): 117-149.

• 主成分分析
• 极限学习机
• 非支配排序遗传算法
• Pareto最优解

引入了一种特征提取方法——主成分分析法(PCA),通过降维,把高维的决策变量映射到低维空间,得到主成分(主要的决策变量),简化了模型,提高了效率,并结合极限学习机(ELM),使用一种改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ),对建立的多目标优化模型进行求解,得到Pareto最优解集。

• 单位
  湖北大学; 重庆邮电大学; 武汉理工大学; 广州科技贸易职业学院; 自动化学院