复杂产品的关键质量特性识别

针对复杂产品关键质量特征特性识别中存在的数据高维度、小样本、不平衡问题,提出一种基于Bootstrap K-split Lasso(B-K-Lasso)的关键质量特征识别方法,并采用UCI数据库中的SECOM数据集进行仿真实验。结果表明:该方法能够有效识别复杂产品的关键质量特性,并且对不合格品的识别率显著提升。