基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鎂合金壓鑄件質(zhì)量智能預測

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摘要： 為實現(xiàn)鎂合金壓鑄件質(zhì)量的智能預測，降低人工下線檢測成本，提升鎂合金壓鑄產(chǎn)業(yè)智能化水平，通過收集鎂合金大型薄壁壓鑄件“工藝參數(shù)-質(zhì)量參數(shù)”大數(shù)據(jù)，采用隨機森林模型建立工藝參數(shù)與鑄件產(chǎn)生的缺陷種類間的關(guān)系，分析了工業(yè)數(shù)據(jù)中的標簽長尾分布現(xiàn)象對機器學習模型預測性能的影響，通過“隨機降采樣+SMOTE過采樣”算法對數(shù)據(jù)集分布進行均衡化，最終獲得了準確率為89.54%、受試者工作特征曲線（ROC）下面積為0.983 8、平均真正率為87.65%的準確預測模型，實現(xiàn)了極少數(shù)含缺陷樣本的精準檢出，并獲得了鎂合金壓鑄關(guān)鍵工藝參數(shù)重要性排序。（剩余9211字）