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摘要
针对弹药装配工艺复杂、装配工序质量影响因素多、装配效率低的实际问题，提出基于粒子群优化(PSO)算法—最小二乘支持向量机(LSSVM)的弹药装配质量预测方法。通过灰熵关联分析方法，提取影响弹药装配质量的关键质量特性，并将其作为预测模型的输入向量，降低预测模型复杂度和运算工作量。将PSO-LSSVM作为建模工具，利用PSO算法优化LSSVM参数，建立基于PSO-LSSVM弹药装配质量预测模型；以预测某型号弹药对接装配工序中跳动量为例，与LSSVM预测模型和BP神经网络预测模型进行对比分析。实验结果表明，提出基于PSO-LSSVM弹药装配质量预测方法具有可行性和有效性，能够很好地实现弹药装配质量的预测。
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