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本发明提出了一种基于自编码器与Boosting‑OSKELM算法的机电产品装配误差在线预测方法，首先针对某一道装配工序，结合其装配工艺与装配误差历史装配数据，构建相应样本数据集；其次基于带有Fine‑Tuning技巧的自编码器对每个样本点的输入工艺数据进行降维，降维后的工艺数据与原装配误差数据组成新的降阶表征数据；接着将降维后的工艺数据输入至Boosting‑KELM模型中，结合在测试集上的预测性能，确定核函数的提升顺序以及对应的超参数；最后根据在线贯序核极限学习机的增量学习递推公式，形成Boo
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114529040 A
(43)申请公布日 2022.05.24
(21)申请号 202210004705.5
(22)申请日 2022.01.05
(71)申请人 南京理工大学
地址 210094
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