提出了一种基于机器学习的多变量制造过程中的关键变量检测算法.该算法利用机器学习分类器对多变量制造过程进行数学建模,以随机打乱过程变量后分类器的性能变化作为评价指标,检测导致产品质量相对异常的关键变量.设计并生成了多变量制造过程的仿真数据集,在仿真数据集和基于中国某工厂的2个实际生产案例数据集上对算法的检测性能进行了性能验证,2次验证结果均表明算法检测性能良好.
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