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针对目前流程工业产品质量控制采用人工检查和统计质量控制方法,缺乏产品质量预先预报以及时时调整生产过程的工艺参数存在一定困难.利用生产过程采集到的实际数据,采用基于时间序列的动态数据挖掘技术和BP神经元网络,预测产品质量和分析产品生产过程的工艺,最大限度减少不合格产品的产出,提高生产效率.根据上述理论建立流程工业数据动态质量控制平台,以中厚钢板生产过程为例,应用表明了这种方法在实际应用中的正确性和有效性. 相似文献
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