【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风险预测管理，尤其涉及一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法。
技术介绍
1、机器学习作为一种人工智能技术，通过训练算法和分析数据来使机器能够自主进行决策和预测。它具有从非常大的数据集中提取模式和规律的能力，这些规律可以用来预测未来的趋势和结果。近年来，机器学习技术取得了显著的进展，并在多个领域得到了广泛应用。在风险预测方面，机器学习技术具有以下几个显著优势：机器学习算法能够从大量数据中提取有用的特征，并构建高精度的预测模型。相比传统方法，机器学习模型通常能够提供更准确的预测结果；机器学习技术能够自动地从数据中学习规律和模式，减少了人工干预和专家判断的需求。这使得风险评估过程更加自动化和智能化，提高了评估效率和准确性。
2、现有的风险预测模型的构建方法主要通过分析历史数据和相关指标，运用统计学的方法来推断未来可能发生的风险。统计分析法可以利用各种统计学模型，如回归分析、时间序列分析等，来构建风险预测模型，汽车制造商利用风险预测模型对生产过程中的质量数据进行监控和分析，及时发现潜在的质量问题并采取措施进
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述汽车生产噪声数据包括气流噪声信号功率、电磁干扰噪声信号功率和信号平均功率；
3.如权利要求2所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述汽车生产噪声数据通过噪声获取设备对预设时间段内的指定汽车生产线的噪声情况测量得到；
4.如权利要求1所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据获取的指定汽车生产线的汽车生产噪声...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述汽车生产噪声数据包括气流噪声信号功率、电磁干扰噪声信号功率和信号平均功率；
3.如权利要求2所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述汽车生产噪声数据通过噪声获取设备对预设时间段内的指定汽车生产线的噪声情况测量得到；
4.如权利要求1所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述根据获取的指定汽车生产线的汽车生产噪声数据得到汽车生产噪声干扰值的具体过程如下：
5.如权利要求4所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述汽车生产噪声干扰值的限制表达式如下：
6.如权利要求5所述一种基于机器学习的智能产品风险预测模型的构...
【专利技术属性】
技术研发人员：许应成，王岩峰，张新，刘格飞，任茜，陈剑，蔡晓湛，康佳丽，
申请(专利权)人：中国标准科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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