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申请/专利权人：佰墨思(成都)数字技术有限公司

摘要：本发明提供基于黄金批次优选的生产质量动态分析方法及系统，涉及数据处理领域，该方法包括：基于多个成品评价指标，对多个历史批次的生产数据及成品检验数据进行预处理，得到预处理后的多个历史批次的生产数据及成品评价指标数据；通过多种赋权算法，确定每个成品评价指标对应每种赋权算法的权重；基于偏好系数、增量步长及每个成品评价指标对应每种赋权算法的权重，确定每个历史批次对应多个偏好系数的质量评分数，确定黄金批次及目标偏好系数；得到预处理后的当前批次的生产数据及成品评价指标数据，确定当前批次对应目标偏好系数的质量评分数，进行黄金批次动态更新，具有快速且准确地确定黄金批次，提高生产过程中的质量稳定性的优点。

主权项：1.基于黄金批次优选的生产质量动态分析方法，其特征在于，包括：确定多个成品评价指标；获取多个历史批次的生产数据及成品检验数据；基于所述多个成品评价指标，对所述多个历史批次的生产数据及成品检验数据进行预处理，得到预处理后的多个历史批次的生产数据及成品评价指标数据；通过多种赋权算法，确定每个所述成品评价指标对应每种所述赋权算法的权重；初始化偏好系数，设置偏好系数的增量步长；基于所述偏好系数、所述增量步长及每个所述成品评价指标对应每种所述赋权算法的权重，确定每个所述历史批次对应多个偏好系数的质量评分数；基于每个所述历史批次对应多个偏好系数的质量评分数，从所述多个历史批次中确定黄金批次；基于所述黄金批次，确定目标偏好系数；获取当前批次的生产数据及成品检验数据；基于所述多个成品评价指标，对所述当前批次的生产数据及成品检验数据进行预处理，得到预处理后的当前批次的生产数据及成品评价指标数据；基于所述目标偏好系数及每个所述成品评价指标对应每种所述赋权算法的权重，确定所述当前批次对应目标偏好系数的质量评分数；基于所述当前批次对应目标偏好系数的质量评分数和所述黄金批次对应目标偏好系数的质量评分数，进行黄金批次动态更新；其中，所述确定多个成品评价指标包括：确定多个候选成品评价指标；获取多个样本批次的成品检验数据，基于样本批次的成品检验数据确定样本批次的成品评价指标数据，其中，样本批次的成品评价指标数据包括样本批次在多个候选成品评价指标的值；基于多个样本批次的成品评价指标数据，计算任意两个候选成品评价指标的相关性；基于任意两个候选成品评价指标的相关性，确定多个成品评价指标，具体包括，S21、对于每个候选成品评价指标，基于该候选成品评价指标与其它每个候选成品评价指标的相关性，计算该候选成品评价指标对应的相关性均值及相关性方差，基于该候选成品评价指标对应的相关性均值及相关性方差，计算该候选成品评价指标对应的筛选分值；S22、判断是否存在至少一个候选成品评价指标对应的筛选分值小于筛选分值阈值，若是，执行S23，若否，将当前的剩余的候选成品评价指标作为成品评价指标；S23、对于每个候选成品评价指标，当候选成品评价指标对应的筛选分值小于筛选分值阈值时，判定该候选成品评价指标为无效的候选成品评价指标，删除该无效的候选成品评价指标，删除所有的无效的候选成品评价指标后执行S21；所述初始化偏好系数，设置偏好系数的增量步长，包括：S31、初始化增量步长；S32、根据当前的增量步长，确定多个连续的抽样的偏好系数，计算每个成品评价指标对应每个个抽样的偏好系数的综合权重，进而确定每个抽样的偏好系数对应的权重序列，其中，权重序列的一个元素表征一个成品评价指标对应该抽样的偏好系数的综合权重；S33、基于多个连续的抽样的偏好系数对应的权重序列，计算序列波动参数；S34、若序列波动参数小于序列波动阈值，则执行S35，若序列波动参数大于或等于序列波动阈值，则将当前的增量步长作为偏好系数的增量步长；S35、基于序列波动参数调整增量步长，执行S32；根据以下公式计算序列波动参数： ，其中，为当前的增量步长对应的序列波动参数，为抽样的偏好系数的总数，为第n个抽样的偏好系数对应的权重序列中第j个成品评价指标对应的综合权重，为第n+1个抽样的偏好系数对应的权重序列中第j个成品评价指标对应的综合权重的均值；根据以下公式基于序列波动参数调整增量步长： ，其中，为调整后的增量步长，为当前的增量步长，为序列波动阈值；基于所述偏好系数、所述增量步长及每个所述成品评价指标对应每种所述赋权算法的权重，确定每个所述历史批次对应多个偏好系数的质量评分数，包括：S11、基于偏好系数及每个成品评价指标对应每种赋权算法的权重，计算每个成品评价指标对应的综合权重；S12、基于每个成品评价指标对应的综合权重，确定每个历史批次对应偏好系数的质量评分数；S13、判断偏好系数是否满足预设条件，若是，结束流程，若否，执行S14；S14、基于增量步长更新偏好系数，执行S11。

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