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摘要
本发明公开了一种基于工业大数据的SMT锡膏印刷体积预测方法,解决了构造时间序列特征和对模型参数进行寻优的技术问题。实现包括：数据资源准备、选影响锡膏印刷体积的关键因素作特征、构造锡膏体积时间序列作为特征、提取样本数据、数据预处理、选择并优化预测算法、构建SMT焊盘锡膏印刷体积预测模型、训练并评价预测模型。本发明用AGNES算法确定RBF神经网络隐含层神经元个数和隐含层中心点,用PSO算法对AGNES算法和RBF神经网络算法中的关键参数寻优。本发明数据利用充分,数据处理高效,数据分析系统化,提高了印刷过程中的焊盘体积预测准确性,设计的预测模型为质量提供了有效的风险检测手段,用于保障SMT焊盘锡膏印刷质量。
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