【摘 要】
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针对复杂生产过程，提出了基于CART决策树的质量预测方法，该方法具有较高的准确率和较强的自学习能力。利用CART决策树可以对复杂生产过程中经过参数识别的组合数据进行质量预测
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针对复杂生产过程，提出了基于CART决策树的质量预测方法，该方法具有较高的准确率和较强的自学习能力。利用CART决策树可以对复杂生产过程中经过参数识别的组合数据进行质量预测模型的构建，进行复杂质量信息的回归分类和规则的提取，发现海量的质量数据中存在的一致性规律。对陶瓷管生产过程进行关键参数识别和模型构建的结果表明，CART决策树方法能胜任陶瓷管生产质量的预测。
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