一种基于元学习的小样本质量预测方法

本发明涉及产品质量预测技术领域，解决了现有技术中无法正确预测少量样本的加工质量的技术问题，尤其涉及一种基于元学习的小样本质量预测方法，该方法包括以下步骤：获取数控机床在加工过程中包含加工工艺参数值的数据集，并将数据集按比例划分为训练集和测试集；根据数控机床在加工过程中的任务数量n，将训练集中每个任务对应的加工工艺参数值分为支持集和查询集构成训练数据集。本发明不仅能够有效地对产品质量进行预测，还能够提前发现加工过程中可能出现的问题，实现质量控制，避免不良产品的产生。此外，此方法还支持工艺参数的智能化调整，增强生产流程的整体效率和质量保证。