【摘 要】
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产品的关键质量特性(Critical-To-Quality, CTQ)就是能够把顾客的需求具体化的，既与产品质量密切相关又可实际测量的产品特性。本文旨在研究高维制造过程产品CTQ识别的问题。高维制造过程中过程特征众多，各特征之间影响关系复杂，很难在设计阶段完成全部识别工作。因此，本文对于产品已经出现的故障和缺陷进行溯源，从一个新的角度识别产品的CTQ，运用了广泛应用于模式识别领域的特征选择算法对高
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产品的关键质量特性(Critical-To-Quality, CTQ)就是能够把顾客的需求具体化的，既与产品质量密切相关又可实际测量的产品特性。本文旨在研究高维制造过程产品CTQ识别的问题。高维制造过程中过程特征众多，各特征之间影响关系复杂，很难在设计阶段完成全部识别工作。因此，本文对于产品已经出现的故障和缺陷进行溯源，从一个新的角度识别产品的CTQ，运用了广泛应用于模式识别领域的特征选择算法对高维特征空间进行降维，通过对现有的诸多特征选择方法进行的综述和比较，指出不同方法在解决CTQ识别问题中各自
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