摘要
本发明公开了一种电子连接线抗拉伸性能测试方法及系统,涉及性能测试技术领域,包括:将电子连接线测试样品,按照等比例方式分组,并贴好标签;对分组后的样品进行不同方式处理,并记录每个标签对应的处理方式;测试处理后的样品,并记录对应的抗拉伸性能数据,建立一个数据样本集;绘制抗拉伸性能变化散点图;建立抗拉伸性能与单个处理方式之间的数学模型;建立抗拉伸性能与多个处理方式之间的数学模型;根据预测与实测的对比结果,评判这次的样品是否具有代表性。本发明的优点在于:通过机器学习预测不同处理条件下不同处理程度的抗拉伸性能数据,并与实测值进行对比,判断是否具有代表性,从而简化测试流程,提高测试准确度。
技术关键词
电子连接线
抗拉伸性能测试方法
测试样品
机器学习算法
数学模型
样本
线性回归方程
机器学习工具
标签
性能测试系统
数据处理模块
参数
性能测试技术
处理单元
企业
数值
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