华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2022, Vol. 50 ›› Issue (6): 19-26.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.210664
所属专题: 2022年计算机科学与技术
宋建1 王文龙1 李东2 梁家睿2
SONG Jian1 WANG Wenlong1 LI Dong2 LIANG Jiarui2
摘要: 机器学习算法能够处理高维和多变量数据,并在复杂和动态环境中提取数据中的隐藏关系,在注塑件尺寸预测中具有很好的应用前景。注塑件尺寸预测系统的性能取决于机器学习算法的选择,然而,传统的机器学习算法在实际应用中不能达到很好的预测效果。本文提出一种基于Stacking集成学习方法的融合模型,采用优化的特征选择方法,建立模型时通过对比不同的Stacking学习器组合方式,组合多种类型的学习器,从而得到预测性能最佳的模型。该模型在注塑件尺寸预测方面的性能较传统模型有了很大的提升,同时模型预测结果可根据特征解释回溯到实际生产中,为制造工艺和工序的优化提供决策指导。
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