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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十八研究所

摘要：本发明公开了一种数据驱动的SMT制造周期预测及修正方法，所述方法包括：获取SMT制造过程中设备、产品、质量数据，对数据进行预处理；读取预处理后的数据，采用特征加权的方式进行聚类，选取离簇中心最近的特征为关键特征，构建关键特征子集；构建SMT生产周期预测模型，并将关键特征子集作为预测模型的输入；采用残差修正机制，根据预测值与实际值的残差值对预测模型的预测结果进行修正，并对最终预测精度进行评估；本发明的优点在于：提供对SMT生产周期预测的方法，指导企业动态优化制造资源分配、精细管控制造过程、把握市场多变需求。

主权项：1.一种数据驱动的SMT制造周期预测及修正方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：获取SMT制造过程中设备、产品、质量数据，对数据进行预处理；步骤二：读取预处理后的数据，采用特征加权的方式进行聚类，选取离簇中心最近的特征为关键特征，构建关键特征子集；步骤三：构建SMT生产周期预测模型，并将关键特征子集作为预测模型的输入；步骤四：采用残差修正机制，根据预测值与实际值的残差值对预测模型的预测结果进行修正，并对最终预测精度进行评估；所述步骤二包括：S21：读取经过步骤一处理过的SMT制造过程数据，通过Relief算法确定特征集中各个特征的权重；S22：将步骤S21中获得的特征权重，结合模糊C均值聚类的方法，选取离簇中心最近的特征为关键特征，获得关键特征子集；S23:结合Calinski-Haraba系数和轮廓系数对关键特征子集进行聚类分析，根据聚类结果调整模糊C均值聚类的模糊阈值、模糊权重；所述S22中模糊C均值聚类的方法为：通过公式构建特征权重-模糊C均值聚类目标函数，其中，为聚类中心的数量，为特征数量，为表示第个特征的权重，为第个特征，为取值范围从1到无穷的模糊权重，为第i类别中包含第个特征的隶属度且 ，，其中，为样本的聚类中心，表示第i个聚类中心且 ，其中，为模糊阈值，为第t次迭代第i类别中包含第个特征的隶属度；所述S23包括：通过公式获取Calinski-Haraba系数，通过公式SC=获取轮廓系数，其中：为第类聚类中心，为全部特征的中心，为属于类的所有特征，为第个特征与不同簇的全部特征之间的平均距离；为第个特征与相同簇的全部特征之间的平均距离；结合Calinski-Haraba系数和轮廓系数对关键特征子集进行聚类分析，若CH值没有达到第一预设值或SC值没有达到第二预设值，则调整步骤S22中的模糊阈值和模糊权重，直到达到上述设置的条件则停止调整参数。

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