论文研究-基于CEM-IG算法的复杂产品关键质量特性识别.pdf,
为了提高复杂产品高维不平衡质量特性数据集关键质量特征识别效率，提出CEM-IG 识别方法. 通过调整CEM （classification EM algorithm）算法的K值输出不同的聚类结果，消除冗余样本后作为IG （information gain）算法的输入，并以IG 作为判别质量特性重要程度的标准构建识别模型，最终输出最优关键质量特性集. 算例结果表明，该方法将CEM 的缺失值处理能力和IG 的不相关特性筛选能力优势互补，能够有效降低不平衡和高维度带来的负面影响，正确识别产品关键质量特性.
