基于主成分分析与神经网络的多响应参数优化方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201610796602.1
IPC分类号：G06F19/00;G06N3/04
申请日期：
2016-08-31
申请人：
郑州航空工业管理学院

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于主成分分析与神经网络的多响应参数优化方法
申请号	CN201610796602.1	申请日期	2016-08-31
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2017-02-01	公开/公告号	CN106372426A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	郑州航空工业管理学院	申请人地址	河南省郑州市二七区大学中路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	郑州航空工业管理学院	当前权利人	郑州航空工业管理学院
发明人	禹建丽;黄鸿琦
代理机构	郑州知己知识产权代理有限公司	代理人	朱广存

摘要

本发明公开了一种基于主成分分析与神经网络的多响应参数优化方法，1)用主成分分析消除多个响应的相关性；2)将影响因子变量温度和时间的水平组合值作为神经网络的输入变量，对应的多响应绩效指标MPI值作为神经网络的期望输出变量，建立RBF神经网络模型；3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数。本发明建立生产过程影响因素与多个响应之间映射关系的径向基函数神经网络预测模型，应用主成分分析将多响应指标转化为不相关的指标，通过加权使多响应指标转化为综合评价的单响应指标，并优先改进预测能力强的响应，实现多个响应整体效果的优化。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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