【摘 要】
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在注塑成型工业中，产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂，导致数据样本量少、不同类别样本数据不平衡，为注塑产品质量预测提出了更高的挑战。为此，该文提出一种基于宽度学习方法的注塑产品质量预测模型，以产品的3维尺寸为预测目标，在普通的宽度学习系统（BLS）中加入最小p范数来改进得到模型p范数宽度学习系统（pN-BLS），解决小样本和不平衡数据的问题
【基金项目】
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国家自然科学基金（62073088,U1911401）； 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2020AAA0108300）； 广东省重点领域研发计划（2021B0101200005）； 广东省基础与应用基础研究基金（2019A1515011606）～～；
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在注塑成型工业中，产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂，导致数据样本量少、不同类别样本数据不平衡，为注塑产品质量预测提出了更高的挑战。为此，该文提出一种基于宽度学习方法的注塑产品质量预测模型，以产品的3维尺寸为预测目标，在普通的宽度学习系统（BLS）中加入最小p范数来改进得到模型p范数宽度学习系统（pN-BLS），解决小样本和不平衡数据的问题，提高模型对离群点的检测性能。在第4届工业大数据竞赛任务2《注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化》数据集中，将192个参数特征与预测目标进行相关分析，提取相关性高的基础特征17个，衍生特征4个和调机参数2个作为模型的输入。将16600条数据平均分为训练集和测试集各8300条，与支持向量机（SVM）、最近邻算法（KNN）、多层感知机（MLP）和BLS进行对比实验，实验结果显示pN-BLS具有更快速和更准确的预测效果。在实际缺陷检测应用中，pN-BLS能更准确地预测异常数据，具有更高的鲁棒性。
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