【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工程产品质量优化领域，具体涉及基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法。
技术介绍
1、在重大工程项目(如探月工程)中，产品质量受到多种因素的影响，包括设计参数、工艺参数和过程控制参数。目前，对于这些参数的识别和优化大多依赖于经验和简单的统计分析方法，缺乏系统的模型和科学依据。为此，提出一种基于多层感知机和多元线性回归模型的方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，解决了现有技术中的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，包括以下步骤：
4、收集工程产品数据；
5、对收集的工程产品数据进行预处理；
6、利用预处理后的工程产品数据对mlp模型进行训练，并识别出关键参数；
7、将所述关键参数作为多元线性回归模型的输入特征，训练并优化多元线
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1.基于MLP参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于MLP参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，所述工程产品数据包括：生产数据、测试数据和历史数据。
3.根据权利要求1所述的基于MLP参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，所述对工程产品数据进行预处理的步骤包括：去除重复数据、处理缺失值、数据转换和数据标准化。
4.根据权利要求1所述的基于MLP参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，所述MLP模型包括：
<...【技术特征摘要】
1.基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，所述工程产品数据包括：生产数据、测试数据和历史数据。
3.根据权利要求1所述的基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，所述对工程产品数据进行预处理的步骤包括：去除重复数据、处理缺失值、数据转换和数据标准化。
4.根据权利要求1所述的基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，所述mlp模型包括：
5.根据权利要求4所述的基于mlp参数识别和多元线性回归模型的工程产品优选方法，其特征在于，训练mlp模型并识别出关键参数的具体步骤为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：唐玉华，周国栋，田少杰，金霄，郭强，范艳清，王思龙，
申请(专利权)人：深空探测实验室天都实验室，
类型：发明
国别省市：
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