本申请公开了一种关键参数确定方法，所述方法包括：获取物料数据，所述物料数据包括物料加工结果参数和多个物料加工参数；预处理所述物料数据，以获得输入数据；将所述输入数据输入至少两个算法模型，得到每种所述算法模型对应的第一权值，以得到一组合模型，所述组合模型包括至少两个算法模型；根据所述组合模型确定所述多个物料加工参数的每个物料加工参数的第二权值，并根据所述第二权值确定所述多个物料加工参数中的所述关键参数。本申请通过多算法模型权值以及多算法模型双输出的多个物料加工参数的权值，以确定多个物料加工参数中的关键参数，本申请同时提供一种关键参数确定装置、电子装置及存储介质。电子装置及存储介质。电子装置及存储介质。
【技术实现步骤摘要】
关键参数确定方法、装置、电子装置及存储介质
[0001]本申请涉及物料加工
，具体涉及一种关键参数确定方法、装置、电子装置及存储介质。
技术介绍
[0002]在物料的加工过程中，物料的加工结果受物料加工过程中的多种参数的影响。如在激光焊接过程中，焊接质量受温度、物料的材料特性、时间等因素影响，阳极染色物料过程中，染色结果受染色时间、阳极槽溶液的浓度、温度、PH值等多种因素的影响。而目前为了保证物料的加工结果，往往需要确定对物料的加工结果影响较大的关键参数，然后通过调整这些关键参数以改善加工结果；而且有些情况下还需要确定这些关键参数对应的产品质量分布规则。但是目前基本都是依靠技术人员的经验，通过多次试验调整和验证，较为繁琐而且并不精确，工作量很大。例如阳极槽中的物料加工过程中，具有大量的加工参数，如温度、PH值、浓度、时间等，相同阳极槽中设置不同的加工参数加工物料，物料加工良率不相同；为了提升物料的加工良率，需确定多个加工参数对于物料加工良率的影响程度，以便通过调整物料参数以提升物料的加工良率；然而，由于阳极槽中的加工参数比较多，仅通过人工往往无法从大量数据中快速确定每个加工参数对于物料加工良率的影响程度，也无法得知加工参数对应的产品质量分布规则。
技术实现思路
[0003]鉴于以上内容，有必要提出一种关键参数确定方法、装置、电子装置及存储介质，以确定影响物料加工良率的关键参数，并可通过参数提升物料的加工良率。
[0004]本申请的第一方面提供一种关键参数确定方法，所述方法包括：获取物料数据，所述物料数据包括物料加工结果参数和多个物料加工参数；预处理所述物料数据，以获得输入数据；将所述输入数据输入至少两个算法模型，得到每种所述算法模型对应的第一权值，以得到一组合模型，所述组合模型包括至少两个算法模型；根据所述组合模型确定所述多个物料加工参数的每个物料加工参数的第二权值，并根据所述第二权值确定所述多个物料加工参数中的所述关键参数。
[0005]在一些实施例中，所述预处理所述物料数据包括：获取所述物料数据的尺寸数据，所述尺寸数据包括多个行数据和多个列数据；依据所述行数据和所述列数据确定行缺失值和列缺失值；确定所述列缺失值超过第一阈值对应的物料数据为第一缺失数据；确定所述行缺失值超过第二阈值对应的物料数据为第二缺失数据；删除所述物料数据中所述第一缺失数据对应的列数据和所述第二缺失数据对应的行数据，以得到第一中间数据；依据所述第一中间数据形成输入数据。
[0006]在一些实施例中，所述依据所述第一中间数据形成输入数据包括：确定所述多个物料加工参数的取值范围；确定所述第一中间数据中超出对应所述取值范围的物料加工参数为异常数据；删除所述第一中间数据中的异常数据，以得到第二中间数据；依据所述第二中间数据形成所述输入数据。
[0007]在一些实施例中，所述方法还包括：确定所述第二中间数据中的多个物料加工参数间的第一相关系数；确定所述第一相关系数大于第一预设阈值的两个物料加工参数为高相关参数组；删除所述高相关参数组中其中一个物料加工参数以形成第三中间数据依据所述第三中间数据形成所述输入数据。
[0008]在一些实施例中，所述依据所述第三中间数据形成所述输入数据包括：获取所述第三中间数据中的多个物料加工参数和所述物料加工结果参数之间的第二相关系数；确定所述第二相关系数小于第二预设阈值的物料加工参数为低相关参数；删除所述低相关参数组以形成第四中间数据；依据所述第四中间数据形成所述输入数据。
[0009]在一些实施例中，所述组合模型包括三种算法模型，所述三种算法模型为判定树模型、随机森林模型及xgboost模型。
[0010]在一些实施例中，所述确定所述至少两个算法模型对应的第一权值包括：获取测试样本；将所述测试样本分别输入所述至少两个算法模型，以获取每种算法模型对应的子测试结果；依据所述子测试结果确定每个算法对应的所述第一权值。
[0011]在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述组合模型，确定所述关键参数对应的产品质量分布规则。
[0012]在一些实施例中，所述物料数据为物料的阳极染色数据，所述物料加工结果参数为物料的阳极染色质量数据，所述物料加工参数为物料的阳极染色参数数据。
[0013]本申请的第二方面一种关键参数确定装置，所述装置包括：通信器，所述通信器用于获取物料数据，所述物料数据包括物料加工结果参数和多个物料加工参数；处理器，耦接所述通信器，用于：预处理所述物料数据，以获得输入数据；将所述输入数据输入至少两个算法模型，得到每种所述算法模型对应的第一权值，以得到一组合模型，所述组合模型包括至少两个算法模型；所述处理器还用于根据所述组合模型确定所述多个物料加工参数的每个物料加工参数的第二权值，并根据所述第二权值确定所述多个物料加工参数中的所述关键参数。
[0014]本申请的第三方面提供一种电子装置，所述电子装置包括处理器和存储器，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，使得所述电子装置执行如上所述的关键参数确定方法。
[0015]本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有关键参数确定程序，所述关键参数确定程序被处理器执行时实现如上所述的关键参数确定方法。
附图说明
[0016]图1是本申请一些实施例的关键参数确定方法的流程示意图。
[0017]图2是本申请一些实施例的预处理物料数据方法的流程示意图。
[0018]图3是本申请一些实施例的原始物料数据的表格示意图。
[0019]图4是本申请一些实施例的删除缺失数据后的表格示意图。
[0020]图5是本申请一些实施例的输入数据形成方法的流程示意图一。
[0021]图6是本申请一些实施例的输入数据形成方法的流程示意图二。
[0022]图7是本申请一些实施例的输入数据形成方法的流程示意图三。
[0023]图8是本申请一些实施例的关键参数确定装置的硬件架构图。
[0024]主要元件符号说明：关键参数确定装置600，通信器602，处理器604，存储器606，通讯总线608，关键参数确定程序610。
具体实施方式
[0025]为了能够更清楚地理解本申请的目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互结合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所述描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0026]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0027]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种关键参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取物料数据，所述物料数据包括物料加工结果参数和多个物料加工参数；预处理所述物料数据，以获得输入数据；将所述输入数据输入至少两个算法模型，得到每种所述算法模型对应的第一权值，以得到一组合模型，所述组合模型包括至少两个算法模型；根据所述组合模型确定所述多个物料加工参数的每个物料加工参数的第二权值，并根据所述第二权值确定所述多个物料加工参数中的所述关键参数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理所述物料数据包括：获取所述物料数据的尺寸数据，所述尺寸数据包括多个行数据和多个列数据；依据所述行数据和所述列数据确定行缺失值和列缺失值；确定所述列缺失值超过第一阈值对应的物料数据为第一缺失数据；确定所述行缺失值超过第二阈值对应的物料数据为第二缺失数据；删除所述物料数据中所述第一缺失数据对应的列数据和所述第二缺失数据对应的行数据，以得到第一中间数据；依据所述第一中间数据形成输入数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一中间数据形成输入数据包括：确定所述多个物料加工参数的取值范围；确定所述第一中间数据中超出对应所述取值范围的物料加工参数为异常数据；删除所述第一中间数据中的异常数据，以得到第二中间数据；依据所述第二中间数据形成所述输入数据。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述第二中间数据形成所述输入数据包括：确定所述第二中间数据中的多个物料加工参数间的第一相关系数；确定所述第一相关系数大于第一预设阈值的两个物料加工参数为高相关参数组；删除所述高相关参数组中其中一个物料加工参数以形成第三中间数据依据所述第三中间数据形成所述输入数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述第三中间数据形成所述输入数据包括：获取所述第三中间数据中的多个物料加工参数和所述物料加工结果参数之间的第二相关系数；确定所述第二相关系数小于第二预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴振廷，张洪伟，王青玉，闫莉，刘静静，李丞伦，
申请(专利权)人：深圳市裕展精密科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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