线性回归中粗差的特征值判别法及其应用

随着仪器仪表智能化程度的提高，在线性回归中寻求较好的粗差剔除算法变得越来越重要。通常的方法是在所有观测值的基础上作一初始的线性回归，然后将离差最大的点作为可能的粗差点。该方法常由于粗差值参与初始回归造成的不准确而发生判别错误。本文提出一种在线性回归中用特征值方法判别粗差点的方法，它不依赖于初始的回归离差，从而提高了判别的准确性。该方法应用于智能离子计中有关线性回归校正法及Ｇｒａｎ法数据处理软件中，取得满意的效果。     

线性回归中粗差的特性值差别法及其应用

本文提出一种在线性回归中用特征值方法判别粗差点的方法，它不依赖于初始的回归离差，从而提高了差别的准确性。     

应用LSTM网络的缸体压铸质量预测

为解决智能制造质量预测难题,针对汽车发动机缸体压铸过程数据高维、子过程耦合,难以建立仿真预测模型特点,研究缸体压铸工艺,建立缸体压铸动态过程数学模型.针对压铸生产过程具有时序性特点,以及经典循环神经网络面临梯度爆炸、超参数未知等困难,提出基于LSTM循环神经网络的质量预测方法,以历史数据训练神经网络,对比Holt-Winter和多元线性回归两种时间序列预测模型.结果 表明,LSTM预测模型具有更高的准确性,对智能制造产品质量预测有借鉴意义.     

一元线性回归分析在实验数据处理中的应用

本文报道了利用一元线性回归分析的方法应用于实验数据处理的实例.该方法能很好的处理实验数据.误差一般不超过5%.是一种可行的实验数据处理方法.     

智能圆度测量装置的推理机制的研制

为了在圆度测量中克服人工数据处理存在着效率低和准确性差的缺陷,需研制智能圆度测量装置,实现圆度误差的自动检测及评定。本文针对圆度误差的评定属求解非平凡问题的特点,提出采取推理和搜索的方法建立智能评定模块,并将它建成由规则集、综合数据库和控制系统构成的产生式系统。文中还根据评定圆度误差的最小包容区域法的原理,在对智能评定模块推理机制的研制中采用了穷举搜索的方法和深度优先的搜索策略,设计了数据处理中的算法——围点甄别法。文章最后以系统测试实例说明了该圆度测量装置具有真实数据自动采集和模拟数据人工输入之功能,能高效且准确地根据所获数据显示出圆度误差评定的最小包容区及其检测结果。     

磨工工序间精度关系的回归分析

用线性回归法探讨同一加工面粗磨对精磨的影响，定位面对加工面精度的影响，工艺方法对精度的影响。     

基于Delphi的二次正交回归实验软件设计

正交回归实验法以其独特的优势已成为包括材料科学、化学工程及生命科学工程领域在内的重要的、高效的科学实验方法。但是,正交回归实验法数据处理过程复杂,计算量大,计算过程极容易出错,效率低。通过热浸镀铝工艺参数的优化实验设计了基于Delphi语言的两因素二次正交回归实验软件,软件大幅度提高了数据处理效率和准确性,减少了误差,为类似实验提供了可靠的数据处理平台。     

生产计划与调度中的次年产量预测方法

针对生产计划与调度中次年产量预测误差较大的问题,提出一种基于动态改进多元线性回归模型的次年产量预测方法.多元线性回归模型将生产管理过程中的制造资源、人力投入、制造工艺、产品报废等生产全周期的影响因素作为建模变量,即将影响次年产量的相关因素尽可能多地包含在预测模型中,从而使模型的预测结果更接近实际产量.运用后推法,将建立的初始多元线性回归模型进行显著性辨别,剔除了对次年产量影响不显著的变量,建立了产量预测的改进多元线性回归模型,在此基础上进一步建立了动态改进多元线性回归模型.将该方法运用到某航空制造企业的次年产量预测中,通过对比模型预测产量和实际产量,证明了该模型在次年产量预测方面的实用性.     

基于信息融合技术的气固流化床流型辨识

基于多传感器信息融合技术,提出了一种新的气固流化床流型判别的方法.利用差压传感器和电容层析成像传感器分别采集压力和空隙率信号,提取特征值并进行各自的判别.对两个传感器的判别结果采用D-S证据理论进行决策级目标识别数据融合,得到最终的流态判别的结果.实验结果表明所提出的新方法是有效的,提高了流型判别的准确性.     

基于粗集理论的零件实例检索属性权重的研究

针对目前实例检索方法中确定属性权重所存在的问题,基于客观赋权法,应用粗集理论,研究了确定属性权重的分配方法.该方法避免了主观赋权法存在的属性权重不确定性问题,有效地提高了检索的准确性.通过实例分析,验证了方法的优越性.