基于NSGA-Ⅱ的非平衡制造数据关键质量特性识别

发布时间：2018-09-18 16:26

【摘要】：针对非平衡产品制造数据关键质量特性(critical to quality characteristics,CTQs)识别,提出基于NSGA-Ⅱ的特征选择算法.首先,在分类错误率和特征子集大小基础上,针对数据非平衡性,引入第Ⅱ类错误率度量质量特性子集的重要性.接着,应用多目标进化算法NSGA-Ⅱ最小化以上三个度量标准,得到非支配解集.最后,引入理想点法从非支配解集中选择最佳调和解,得到CTQ集.算例结果表明,所提算法能够得到较高分类精度,同时有效降低第Ⅱ类错误率与CTQ集大小,说明了算法的有效性.
[Abstract]:A feature selection algorithm based on NSGA- 鈪，

本文编号：2248472