基于超参数优化机器学习算法与BP神经网络模型的元器件质量监测与故障预测研究

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摘 要：为解决传统元器件质量管理方法在海量数据处理与分析中的局限性问题，建立智能化质量监测机制以提升质量态势评估的准确率与可靠性。基于全寿命周期多源数据，构建了融合质量监测与故障预测的双模型框架，采用超参数优化机器学习算法，集成出厂检验、使用过程质量保证及质量问题信息等6维度特征数据，构建质量态势评估模型；设计了基于BP神经网络的故障预测模型，实现元器件质量状态的动态预警。（剩余10567字）

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