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【数据挖掘案例】天池 利用异烟酸生产过程中的各参数,预测最终异烟酸的收率(Xgboost) 大赛包含有2000批次来自实际异烟酸生产中的各参数的监测指标和最终收率的数据。监测指标由两大工序数十个步骤构成。总生产步骤达30余项。我们将工序和步骤分别用字母和数字代号表示,比如A2,B5分别表示A工序第二步骤和B工序第五步骤。样例数据参考训练数据。 任务目标 任务目标:利用异烟酸生产过程中的各参数,预测最终异烟酸的收率 数据集包括生产工程中10个步骤的参数,样本id、A1-A28、B1-B14包括原料、辅料、时间、温度、压强等以及收率
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应用近红外光谱结合不同化学计量学方法对同仁乌鸡白凤丸原料、辅料、半成品、制剂进行定性和定量分析。建立原料药材的近红外标准光谱库, 利用质量控制(QC) 比较检索方法鉴别未知样品。采用主成分分析-马式距离法鉴别乌鸡。建立半成品标准光谱库, 用相似度匹配算法筛查阴性(缺味)半成品。采用偏最小二乘法对主要原辅料、半成品和制剂进行了定量分析。采用近红外混合过程分析仪结合移动块标准偏差法在线判断同仁乌鸡白凤丸半成品混合终点。所建立的定性分析模型能够对样品做出准确的分类;定量分析方法结果准确可靠。方法准确、可靠、快速、简便、环保, 可通过在线或旁线方式用于工业现场的原位检测。
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完整英文版 ISO 22514-8:2014(R2020) Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 8:Machine performance of a multi-state production process(过程管理中的统计方法 - 能力和性能 - 第 8 部分:多状态生产过程的机器性能)。ISO 22514-8:2014 旨在定义评估方法以量化生产过程的短期能力(生产工具的能力,广泛称为能力),即机器性能指数,以确保符合公差可测量的产品特性 ,当所述过程不具有任何类型的分拣系统时。
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