基于ReliefF和k-modes聚类的复杂产品关键质量特性识别
2014-02-10分类号:F273.2
【部门】天津大学管理与经济学部
【摘要】针对复杂产品质量特征中存在的冗余性,将k-modes特征聚类算法引入关键质量特性识别,构建ReliefF和k-modes特征聚类相结合的关键质量特性识别混合模型。在使用ReliefF算法对质量特性赋予权重并初步筛选有关质量特性后,对质量特性集合进行k-modes特征聚类,并从每个特征簇中挑选关键质量特性。算例表明该方法能够有效删除原始数据集中的不相关和冗余特征,从而达到识别关键质量特性的目的。
【关键词】关键质量特性 特征聚类 特征选择 冗余性
【基金】国家杰出青年科学基金资助项目(71225006); 国家自然科学基金重点项目(70931004)
【所属期刊栏目】工业工程与管理
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