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基于数据驱动的潮流玩具产品质量管理与控制研究
1
作者 吕远智 《移动信息》 2024年第7期299-301,共3页
针对潮流玩具产品质量管控困难、产品质量低的问题,文中提出了利用数据驱动对其进行智能管理及优化控制的方法。研究利用卷积神经网络提取质量数据中的深层次特征,然后利用长短时记忆网络对产品质量进行预测,根据预测结果将产品分为不... 针对潮流玩具产品质量管控困难、产品质量低的问题,文中提出了利用数据驱动对其进行智能管理及优化控制的方法。研究利用卷积神经网络提取质量数据中的深层次特征,然后利用长短时记忆网络对产品质量进行预测,根据预测结果将产品分为不合格产品与合格产品。同时,采用关联规则挖掘的方法建立规则库,根据规则库与不合格产品进行质量诊断,并根据诊断结果对产品生产参数进行优化、调整。实验结果表明,使用该质量管控方法后,不同种类的潮流玩具产品的生产不合格率下降了3.5%以上。由此可知,该方法能在使用过程中优化提升产品质量,进一步提高产品的生产效率。 展开更多
关键词 潮流玩具 质量管控 质量预测 关联规则 长短时记忆网络
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Word2Vec-KNN技术支持下潮流玩具质量检测模型研究
2
作者 吕远智 《计算机应用文摘》 2024年第10期92-94,共3页
随着人们生活水平的提高,越来越多的消费者更加注重所购产品的质量,特别是在儿童玩具方面。质量不合格的玩具产品会给儿童带来诸多影响,包括但不限于安全隐患及对儿童健康产生的影响。然而,工业制造中的产品质量检测报告种类繁多且不易... 随着人们生活水平的提高,越来越多的消费者更加注重所购产品的质量,特别是在儿童玩具方面。质量不合格的玩具产品会给儿童带来诸多影响,包括但不限于安全隐患及对儿童健康产生的影响。然而,工业制造中的产品质量检测报告种类繁多且不易被理解,无法直观体现产品质量。因此,文章提出了一种基于Word2Vec与K最近邻分类算法相结合的产品质量评估模型。该模型能够通过产品质量报告对某玩具进行评估,从而判断其质量。实验结果表明,在数据集尺寸达到900时,K均值聚类算法模型、局部加权最近邻算法模型和混合模型算法模型的准确率分别为0.84,0.91与0.96,损失函数值分别为0.07,0.05及0.03,证明所提模型能够对玩具产品进行准确评估,从而为消费者和质量监管部门提供一定的决策支持。 展开更多
关键词 产品质量评估 K最近邻 Word2Vec 大数据
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