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本发明提供一种基于集成学习的自动贴装参数智能决策方法，收集自动贴装数据的输入特征、自动贴装过程的参数形成数据集，处理得到输入特征属性向量，采用AdaBoost算法和XgBoost算法对参数进行预测，建立预测模型；采用随机森林对参数进行预测，得到最终预测模型；调用最终预测模型，输入新产品的输入特征属性向量，得到智能预测自动贴装参数。本发明提供一种电子封装领域自动贴片参数智能决策方法，将人工智能领域的机器学习中的集成学习与自动贴片的参数智能决策过程相结合，为自动点胶和贴片的工艺参数生成提供了可行方案
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112487706 A
(43)申请公布日 2021.03.12
(21)申请号 202011266548.2
(22)申请日 2020.11.13
(71)申请人 北京遥测技术研究所
地
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