基于数据挖掘的刮刀压力对印刷质量影响分析

针对电子产品制造的锡膏印刷过程参数众多、交互作用复杂的问题，文中利用神经网络算法建立一种短时印刷质量预测模型。对基于刮刀压力设置值和基于刮刀压力实际值的模型精度进行比较，结果表明，基于实际值的模型误差为2.12%，基于设置值的模型误差为5.42%，基于实际值模型的精度优于基于设置值的模型。进一步分析具体数据发现，基于刮刀压力设置值模型误差较大的原因是：不同设置值对应的实际值波动较大，且设置粒度分辨力无法完全区分不同设置值对应的实际值。由于设置值和实际值存在较大差异，印刷时钢网承受的压力与预设的压力值范围不同，导致实际的下锡量与参数调整时预想不同，所以刮刀压力设置值的印刷质量预测模型精度较差。     

基于工业数据挖掘的ESD软失效分析

针对电子产品出货后出现ESD软失效而导致的退货现象,文章通过机器学习算法分析产品ICT电性能测试参数、生产线ESD防护监控数据和产品ESD软失效的相关性。集成算法模型经过优化,分类准确率达到0.88,可以用于量产电子产品的ESD软失效的识别和出货风险管控。同时,利用ESD防护监控点风险指数数据集可以提高产品ESD软失效的识别准确率（8.6%）。安装部署基于物联网技术的静电放电防护监控系统,对管控电子产品生产过程中的ESD软失效风险以及控制出货风险是很有帮助的,可以提高电子制造业防静电管控的智慧化水平。     

长周期光纤光栅

长周期光纤光栅作为一种重要的光无源器件，与所有光纤传感器一样具有抗电磁干扰、耐腐蚀、灵敏度高、体积小、与光纤系统兼容等优点，在光纤传感与光纤通信领域都有广泛的应用。本文对长周期光纤光栅的模式耦合原理、理论分析方法、光栅制备技术及其在光纤传感与光纤通信领域的主要应用进行了总结分析，其中制备技术主要总结了激光制备技术（包括紫外激光、二氧化碳激光、飞秒激光制备技术）与非激光制备技术（包括电弧放电、机械微弯、包层腐蚀、熔融拉锥、离子注入、超声调制技术），分别介绍了长周期光纤光栅在温度、应变、弯曲、扭转和环境折射率、生化传感等方面的应用，对于光纤通信领域的应用则侧重于全光纤滤波器、模式转换器、起偏器、模式耦合器等方面。本文是按照教程论文的形式撰写的，旨在为相关领域的学生、科研工作者提供一个系统的介绍。