基于LASSO的复杂产品关键质量特性识别

摘要：

针对复杂产品多属性、高维度的特点,引入LASSO方法对其关键质量特性进行识别.首先利用LASSO方法的特征选择能力降低原始数据集的雏度,并获得原始数据集中质量属性同质量类别相关性的排序;根据要求数量选取属性组成关键质量特性属性子集,利用SVM测试所选取属性子集的分类精度,并同已有文献结果进行对比.以UCI数据库中SECOM数据集为例,采用SMOTE过抽样和随机欠抽样相结合的方法使数据均衡后进行测试.结果表明,该方法不仅能够消除高堆原数据集中不相关和冗余属性,还能保持良好的分类质量.同IG和ReliefF等方法相比,文中方法所获得的关键质量特性的分类精度有显著提高,并且第二类错误率也明显低于前两种方法.

关键词：质量特性、复杂产品、LASSO

所属期刊栏目：32

分类号：F273(企业经济)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2014-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：137-141