基于K-means算法的产品优劣预测方法研究

提出一种基于K-means算法的产品优劣预测方法。该方法包括生产参数的采集和处理、环境信息的采集、数据聚类计算和优质品与劣质品群体的确定。通过该方法,可以有效减少人力消耗,提升产品质量。实验结果表明,该方法能够为生产管理人员提供改良劣质品的参考和方向,有效提高产品质量。该方法的创新之处在于,首先提出了基于K-means算法的产品优劣预测方法,然后通过数据聚类计算确定优质品与劣质品群体,最后优化生产加工过程中参数的设定,从而提升产品质量。这项研究对于生产管理人员优化产品质量具有重要意义。

基于FMI仿真系统的优化代数环求解算法

随着仿真技术的发展,仿真模拟验证越来越重要。然而多学科仿真致使仿真过程中产生的代数环问题还未得到重视。为了解决联合仿真中的代数环问题,该文对牛顿下山法进行优化,通过替换雅可比矩阵提高计算速度,并将算法应用在FMI联合仿真系统中,成功验证了优化后的代数环求解算法的有效性与实用性。