基于LASSO的复杂产品关键质量特性识别

• 作者: 牛占文 王化强
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 经济
• 关键词: 质量特性 复杂产品 LASSO
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: F273
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛占文		80	1719	21.0	40.0
2	王化强		6	55	4.0	6.0