摘要
本发明公开了一种结合大数据的功率放大器生产检测系统及方法,涉及生产检测技术领域,包括:基于生产质量分为不同批次进行抽检,通过大数据获取历史生产数据,将各个生产因素的值进行分类划分,组成样本数据集,建立合格率计算模型;基于梯度下降法对参数进行调整,比较不同参数下的均方误差迭代优化,获取各种分类下均方误差最小的参数模型;将各个批次的产品带入模型,根据置信区间公式,动态调整各批次的抽检率;最后反馈信息,优化工艺。本发明的优点在于:通过大数据对产品进行检测,确保质量问题能被及时发现和处理,通过动态调整抽检率,能获得实时的产品质量反馈,提高整体产品合格率和市场竞争力。
技术关键词
功率放大器
大数据
梯度下降法
参数
误差
分析单元
线性回归模型
样本
输出模块
存储模块
动态
处理器
热管理
全覆盖
电源
次品
关系
滤波
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装备
数字孪生系统
材料微观结构变化
信息预测方法
数字孪生模型
稳定性判断方法
机器人系统
矩阵
人机协作
轨迹模型
跨域流量
风险识别方法
风险识别模型
数据特征提取
流量特征信息
齿轮泵壳体
深度学习回归模型
密度
三维模型
重构
直流电机调速器
监测控制方法
温度传感器
温感
参数