基于数据驱动的潮流玩具产品质量管理与控制研究

针对潮流玩具产品质量管控困难、产品质量低的问题,文中提出了利用数据驱动对其进行智能管理及优化控制的方法。研究利用卷积神经网络提取质量数据中的深层次特征,然后利用长短时记忆网络对产品质量进行预测,根据预测结果将产品分为不合格产品与合格产品。同时,采用关联规则挖掘的方法建立规则库,根据规则库与不合格产品进行质量诊断,并根据诊断结果对产品生产参数进行优化、调整。实验结果表明,使用该质量管控方法后,不同种类的潮流玩具产品的生产不合格率下降了3.5%以上。由此可知,该方法能在使用过程中优化提升产品质量,进一步提高产品的生产效率。

Word2Vec-KNN技术支持下潮流玩具质量检测模型研究

随着人们生活水平的提高,越来越多的消费者更加注重所购产品的质量,特别是在儿童玩具方面。质量不合格的玩具产品会给儿童带来诸多影响,包括但不限于安全隐患及对儿童健康产生的影响。然而,工业制造中的产品质量检测报告种类繁多且不易被理解,无法直观体现产品质量。因此,文章提出了一种基于Word2Vec与K最近邻分类算法相结合的产品质量评估模型。该模型能够通过产品质量报告对某玩具进行评估,从而判断其质量。实验结果表明,在数据集尺寸达到900时,K均值聚类算法模型、局部加权最近邻算法模型和混合模型算法模型的准确率分别为0.84,0.91与0.96,损失函数值分别为0.07,0.05及0.03,证明所提模型能够对玩具产品进行准确评估,从而为消费者和质量监管部门提供一定的决策支持。

钻孔灌注桩施工质量控制要点分析

水利工程是关乎国计民生的大工程,桩基础是水利工程的基础,因此,在水利工程的建设施工中对于桩基础的建设质量需要引起足够的重视。钻孔灌注桩技术是一种在水利工程建设中应用较为广泛的一种桩基础施工工艺,但是由于钻孔灌注桩在施工前后无法对施工质量进行直观的观测因此对于钻孔灌注桩的施工质量提出了更高的要求,在钻孔灌注桩的施工过程中需要对于钻孔灌注桩施工中较为常见的问题做好分析并制定好相应的应对预案,严格按照钻孔灌注桩的施工规范进行施工,确保钻孔灌注桩质量。