摘 要：為提高林業(yè)運(yùn)輸車輛的保險杠噴涂合格率，以某公司汽車保險杠的涂裝質(zhì)量數(shù)據(jù)為例，運(yùn)用排列圖對涂裝質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出顆粒、桔皮屬于影響噴涂質(zhì)量的主要因素。從人、機(jī)、料、法、環(huán)5個方面分析產(chǎn)生顆粒、桔皮的主要原因，并采用斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)進(jìn)行特征提取以及重要性分析，得出噴漆房的溫度、噴漆房相對濕度、機(jī)器人噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂距離、噴涂速度、漆的品牌、機(jī)器人（機(jī)器①、機(jī)器②、…、機(jī)器⑥）均會影響保險杠的噴涂質(zhì)量。運(yùn)用決策樹（classificationand regression tree，CART）算法確定噴涂流量、噴漆房的溫度、噴漆房相對濕度、機(jī)器人②和機(jī)器人④、漆的品牌是影響保險杠噴涂質(zhì)量的較為關(guān)鍵的因素。結(jié)果表明，利用CART分類算法對噴涂質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析能夠?qū)崿F(xiàn)對故障點的判別，對于提高保險杠噴涂質(zhì)量具有借鑒意義。

關(guān)鍵詞：汽車保險杠； 噴涂質(zhì)量； 顆粒； 桔皮； 決策樹； 質(zhì)量控制； CART算法； 影響因素

中圖分類號：TP311. 13 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10. 7525/j. issn. 1006-8023. 2025. 02. 013

0 引言

森林作業(yè)是人類獲取森林資源的主要手段［1］，而林業(yè)運(yùn)材車則是作為森林作業(yè)的主要運(yùn)輸工具。隨著世界各國汽車銷售規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及汽車工業(yè)的快速發(fā)展，汽車保險杠的需求也得到了很大的提高，這也導(dǎo)致保險杠的市場競爭尤為激烈。由于林業(yè)運(yùn)輸車經(jīng)常在復(fù)雜多變的環(huán)境中工作，因此保險杠需要具有出色的耐用性和可靠性。例如，在潮濕、多塵或高溫的環(huán)境中，保險杠的材料和結(jié)構(gòu)需要能夠抵抗腐蝕、磨損和變形。從安全性方面，當(dāng)車輛受到撞擊時，保險杠可以作為緩沖裝置，對前、后車身及行人進(jìn)行安全保護(hù)；從外觀角度，高品質(zhì)的噴涂能夠與車身很好地融合，起到很好的美化效果，因此對保險杠實施高質(zhì)量的涂裝工藝至關(guān)重要。而作為保險杠制造商，如何提高生產(chǎn)質(zhì)量的同時降低生產(chǎn)成本是首要考慮的事。隨著保險杠生產(chǎn)工藝的日漸成熟，傳統(tǒng)保險杠制造企業(yè)加強(qiáng)了信息化建設(shè)，使企業(yè)信息系統(tǒng)顯著增強(qiáng)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集和收集能力也得到提高，將這類數(shù)據(jù)充分挖掘利用會對企業(yè)降低成本起到很大的作用。

在大數(shù)據(jù)的背景下，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式解決產(chǎn)品質(zhì)量問題已是大勢所趨。數(shù)據(jù)驅(qū)動旨在從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)正被廣泛地應(yīng)用在各行各業(yè)［2］。王曉丹等［3］運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法，通過對潛在的干擾因素進(jìn)行感知，借助分析建模方法來解決問題，阻止不利問題的產(chǎn)生；Wang等［4］研究開發(fā)了一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deepneural network，DNN）的框架，用于監(jiān)測風(fēng)力渦輪機(jī)齒輪箱健康狀況并識別即將發(fā)生的故障，通過比較不同種數(shù)據(jù)挖掘算法，發(fā)現(xiàn)DNN模型最準(zhǔn)確。實際應(yīng)用表明，該方法能有效預(yù)測齒輪箱故障，優(yōu)于基于油溫的監(jiān)測方法。卜曉陽等［5］在分析C 5. 0決策樹算法原理的基礎(chǔ)上，采用信息熵方法，改進(jìn)現(xiàn)有的屬性選擇方式，使信息增益比率的計算速度得到提高，并給出了改進(jìn)的C 5. 0決策樹算法，該算法在數(shù)據(jù)分類方面具有良好的分類性能；Jiang［6］采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括聚類、決策樹和層次分析法（theanalytic hierarchy process，AHP）程序，將市場分為6個部分并通過AHP排名，挖掘高價值家庭旅行者，以優(yōu)化在線航空公司和旅行社的CRM系統(tǒng)，最終得出了4個分類規(guī)則，有助于提高客戶價值和增長率。謝鑫等［7］利用鄰域等價關(guān)系從而誘導(dǎo)鄰域ID3（iterativedichotomiser 3，ID3）算法，提出改進(jìn)后的算法能更好地連續(xù)處理離散化數(shù)據(jù)，通過實例分析和數(shù)據(jù)試驗證明改進(jìn)后的ID3算法在連續(xù)數(shù)據(jù)分類時的有效性，且在分類機(jī)器學(xué)習(xí)中優(yōu)于ID3算法；潘永生等［8］研究了ID3 決策樹構(gòu)建方法和決策樹剪枝方法，將其用于乳腺病變圖像的數(shù)據(jù)挖掘中，得到具有實用價值的規(guī)律，并且具有較高的分類精度，由此表明該方法在醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用價值。

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所取得的效果是顯而易見的，但從目前的研究現(xiàn)狀來看，由于行業(yè)數(shù)據(jù)的高度機(jī)密性，以及在采集過程中缺乏統(tǒng)一的規(guī)范，導(dǎo)致其在工業(yè)生產(chǎn)實際應(yīng)用中很少被采用?，F(xiàn)有資料采集方法的改進(jìn)，可以有效地把握生產(chǎn)流程中所累積的海量數(shù)據(jù)。為此，本項目擬采用基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘方法，充分挖掘保險杠噴涂過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行深度挖掘，從中找出隱含的規(guī)律或潛在規(guī)則，為林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠的質(zhì)量控制提供參考。

1 某公司林業(yè)運(yùn)輸保險杠噴涂現(xiàn)狀

1. 1 保險杠涂裝工藝

本研究對象為某公司林業(yè)運(yùn)輸保險杠噴涂情況，保險杠的生產(chǎn)主要有注塑、噴涂、安裝三大工藝［9］。從生產(chǎn)設(shè)備和制造工藝上來說，噴涂工藝作為中間流程，由于包含眾多細(xì)小的工藝點，因此噴涂對汽車的外觀有著很大的影響，這一過程也是提高汽車附加值的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)［10］。詳細(xì)的保險杠噴涂工藝流程如圖1所示。

1. 2 噴涂情況的數(shù)據(jù)介紹

選擇2022年6—8月的噴涂數(shù)據(jù)，結(jié)合人、機(jī)、料、法、環(huán)5個方面對噴涂情況進(jìn)行分析，選取噴漆房的溫度、噴漆房相對濕度、機(jī)器人、噴涂距離、噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂速度、漆的品牌作為特征屬性。經(jīng)過統(tǒng)計，共有樣本數(shù)據(jù)2 500條，結(jié)合這些數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹模型，從而尋找影響保險杠噴涂質(zhì)量的關(guān)鍵因素。企業(yè)根據(jù)噴涂結(jié)果將合格率劃分為A、B、C 3個檔次。合格率為95%～100%代表A級；合格率為90%～95%代表B級；合格率為75%～90%代表C級。經(jīng)統(tǒng)計，得到部分樣本數(shù)據(jù)見表1。

經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)線共有6條；“噴涂距離”控制在200～400 mm；“噴涂流量”控制在200～500 mL/min；“旋杯轉(zhuǎn)速”控制在2 000～6 000 r/min；“噴涂速度”控制在0. 2～0. 6 m/s。

1. 3 噴涂環(huán)節(jié)合格率現(xiàn)狀

該公司的林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠采用機(jī)器人噴涂，收集2022年7—12月機(jī)器人噴涂各批次保險杠的一次合格率和總合格率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于一車間的實際生產(chǎn)記錄，數(shù)據(jù)的具有真實性和實用性，數(shù)據(jù)匯總見表2。

該公司2022年針對林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠的實際生產(chǎn)情況，提出了2022年的產(chǎn)品質(zhì)量要求：一次合格率不低于80%，總合格率不低于95%。由表2可以看出，2022年7—12月份，林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠的一次合格率和總合格率分別是76. 4%和93. 4%，由此可以看出，該公司林業(yè)運(yùn)輸保險杠噴涂合格率均不符合要求。因此，本研究通過對林業(yè)運(yùn)輸保險杠噴涂數(shù)據(jù)結(jié)合噴涂情況進(jìn)行分析，如何有效提高林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠的噴涂合格率，符合產(chǎn)品質(zhì)量要求。

1. 4 數(shù)據(jù)分析

1. 4. 1 影響因素

帕累托（Pareto）圖法是按照各類別數(shù)據(jù)的頻數(shù)多少排序（即根據(jù)頻率降序排列）繪制，并在同一張圖中畫出累積百分比的一種圖表。該圖表是將出現(xiàn)的質(zhì)量問題和質(zhì)量改進(jìn)項目按照重要程度依次排列而采用的一種圖表。帕累托法能迅速、精確地找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，其設(shè)計原則是通過把許多影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素按照其對質(zhì)量的影響程度的大小，用直方圖的次序進(jìn)行排序，找出主導(dǎo)因素［11］。在帕累托圖中，占比在0%～80%的為Ⅰ類主要因素，也是對質(zhì)量產(chǎn)生影響最大的因素，占比在80%～90%的為Ⅱ類次要因素，占比在90%～100%的為Ⅲ類一般因素。

通過對林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠噴涂產(chǎn)品的質(zhì)量檢驗，發(fā)現(xiàn)在噴涂過程中存在顆粒、桔皮、發(fā)花和流掛等問題，將主要問題以及問題數(shù)量匯總?cè)鐖D2所示。

由圖2 可見，顆粒占比64. 3%，桔皮占比13. 0%，顆粒、桔皮累計占比77. 3%，在0%～80%，屬于Ⅰ類主要因素。由此可見這2個因素是導(dǎo)致林業(yè)運(yùn)輸保險杠噴涂合格率不達(dá)標(biāo)的主要影響因素，為此，針對顆粒和桔皮這2 個影響因素分析其產(chǎn)生原因。

1. 4. 2 主要影響因素顆粒和桔皮的原因分析

魚骨圖是一種問題分析與解決工具，通過圖形化的方式，將問題的原因或影響因素按類別整理成魚骨狀分支，幫助人們直觀識別問題的核心及關(guān)聯(lián)因素，從而更有效地找到解決方案，常用于質(zhì)量管理、項目管理等領(lǐng)域的問題分析與改進(jìn)。本研究使用魚骨圖分析法，從5個方面對顆粒、桔皮的品質(zhì)問題進(jìn)行剖析，即人員、機(jī)器、材料、方法和環(huán)境，如圖3和圖4所示。

由圖3和圖4可見，林業(yè)運(yùn)輸保險杠在噴涂生產(chǎn)的過程中，顆粒和桔皮產(chǎn)生的原因均涉及機(jī)器、方法和環(huán)境這4個方面的原因，在桔皮產(chǎn)生的原因中不涉及到人員影響。因此，主要從機(jī)器、方法、環(huán)境、材料4方面來探尋保險杠在噴涂過程中出現(xiàn)質(zhì)量問題的深層次原因。

1. 4. 3 影響因素相關(guān)性分析

根據(jù)魚骨圖的分析，得出影響林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠的涂裝質(zhì)量因素主要是機(jī)械因素、工藝因素、方法因素和環(huán)境因素。因此，從這4個方面中提取噴漆房溫度、噴漆房相對濕度、機(jī)器人噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂距離、噴漆速度、漆的品牌和機(jī)器人8個影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析。

首先用直方圖繪制變量分布圖，直方圖可以用于展示數(shù)據(jù)集中各個變量值的分布情況和特征，是最常見的變量分布圖之一，將一車間的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，繪制變量直方圖如圖5和圖6所示。

分類變量如“機(jī)器人”和“漆的品牌”屬于分類的字符串，得到變量分布圖如圖6所示。

由圖5和圖6可觀察到各因素均不符合正態(tài)分布，故采用斯皮爾曼（Spearman）相關(guān)系數(shù)對各變量進(jìn)行相關(guān)性分析。Spearman相關(guān)系數(shù)為［-1，1］，當(dāng)取值趨近1時，表示2個變量之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；當(dāng)取值逼近-1時，表示2個變量之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系；而值接近0時，則表示相關(guān)性很低［12］。將選取到的因素繪制相關(guān)系數(shù)矩陣圖，如圖7所示。

在相關(guān)性矩陣圖中，顏色越深、數(shù)值的絕對值越大代表相關(guān)性越強(qiáng)，反之則相關(guān)性越弱。由圖7可知，各因素之間的相關(guān)系數(shù)都沒有達(dá)到0. 8以上，不存在具有強(qiáng)相關(guān)性的2個因素，所以這些影響因素都可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來建模［13］。

2 決策樹分析

2. 1 決策樹原理

決策樹算法的核心在于構(gòu)造精度高、規(guī)模小的決策樹［14］。采用Breiman提出的一種決策樹生成算法——CART（classification and regression tree）算法，其基本思路就是將特征變量和目錄變量組成的訓(xùn)練樣本進(jìn)行分析并不斷循環(huán)，并將其分解為二叉樹的形式［15］?；嵯禂?shù)（Gini Index）是CART 算法中的一個關(guān)鍵參數(shù)，決定最優(yōu)檢測變量和劃分門限的關(guān)鍵。直觀來說，基尼指數(shù)是從Ｄ組中選擇2組不同類別的樣本所得到的結(jié)果。樣本Ｄ的基尼值Gini（D）的表達(dá)式為

式中：pk = Ck／D ，D 為樣本的所有數(shù)量，Ck為第k 類樣本的數(shù)量；k 是一個索引變量，用于遍歷數(shù)據(jù)集D 中所有可能的類別；| y |表示數(shù)據(jù)集D中類別的總數(shù)。

在CART決策樹中，通過計算每個特征的基尼系數(shù)，基尼值越小，代表數(shù)據(jù)集的純度越高［16］。選擇具有最小基尼系數(shù)的特征作為決策樹的劃分節(jié)點。這樣可以使得每次劃分后的子數(shù)據(jù)集的純度最高，從而提高決策樹的準(zhǔn)確性。若將樣本集D 按照屬性a 進(jìn)行劃分，則其計算公式為

式中：a 為屬性；D 為樣本的所有數(shù)量；ε 是索引變量，用于遍歷屬性a 的所有可能取值；v 是屬性a 的不同取值的個數(shù)。

將基尼系數(shù)最低的那一組作為分類屬性，依次遞推地調(diào)用其余的屬性，直到全部子數(shù)據(jù)集中的抽樣屬性都是相同的，或子數(shù)據(jù)集內(nèi)已無可分的屬性，便可停止決策樹的分叉。

2. 2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對于分類變量如“機(jī)器人”和“漆的品牌”，其取值并不是連續(xù)的數(shù)字，這種離散型的分類變量不能直接用于模型訓(xùn)練，需要進(jìn)行獨熱（One-Hot）編碼來轉(zhuǎn)換為模型可用的形式。因此，本研究將原始噴涂情況數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，見表3。

2. 3 模型運(yùn)行

對原始噴涂質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，為確保模型有足夠數(shù)據(jù)訓(xùn)練，并能在未見數(shù)據(jù)上有效評估其泛化性能，同樣根據(jù)數(shù)據(jù)集的特性和本研究的實際研究問題的需求進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到最佳的參數(shù)組合。將數(shù)據(jù)的70%劃分為訓(xùn)練集，另外的30%作為測試集，利用Python軟件，對CART算法進(jìn)行編碼，運(yùn)行結(jié)果如圖8所示。

圖8中，Sample代表該層下的樣本數(shù)量；Value表示在當(dāng)前節(jié)點的樣本中，分別屬于3個類別的樣本數(shù)量有多少；Gini為基尼值；Class為類別。由決策樹圖表中提取到的特定規(guī)則如下。

1）若機(jī)器人噴涂流量小于等于350 mL/min，機(jī)器人②小于等于0. 5，機(jī)器人④小于等于0. 5，立邦品牌漆小于等于0. 5，那么保險杠的噴涂質(zhì)量處于等級C。

2）若機(jī)器人噴涂流量小于等于350 mL/min，機(jī)器人②大于0. 5，那么保險杠的噴涂質(zhì)量處于等級B。

3）若機(jī)器人的噴涂流量大于350 mL/min，噴漆房溫度小于等于25. 5 ℃，機(jī)器人②小于等于0. 5，機(jī)器人④小于等于0. 5，那么保險杠的噴涂質(zhì)量處于等級C。

主要規(guī)則在此處列出，其他不再詳細(xì)敘述。

2. 4 模型測評

本研究對訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行測評，得到接收者操作特征曲線（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲線圖。ROC曲線是在機(jī)器學(xué)習(xí)中二分類問題常用的結(jié)果可視化方法，根據(jù)預(yù)測結(jié)果作為可能的判斷閾值，其曲線下面積（area under the curve，AUC）作為預(yù)測精度的評估指標(biāo)，取值范圍［0，1］。AUC越大，即曲線越靠近左上角，說明模型性能越好［17］。

應(yīng)用Python運(yùn)行代碼后，得到關(guān)于保險杠訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)的ROC曲線，如圖9所示。

在訓(xùn)練集上，該決策樹模型獲得了較為優(yōu)異的性能。具體而言，模型在訓(xùn)練集上的AUC指標(biāo)達(dá)到0. 964 6，在獨立的測試集上，模型同樣表現(xiàn)出色，測試集上的AUC達(dá)到0. 961 6，說明模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的判別能力較強(qiáng)。由此可以看出，該決策樹模型在經(jīng)過嚴(yán)格的訓(xùn)練和測試后，其性能指標(biāo)全面優(yōu)異，有著良好的分類精度、穩(wěn)定性和泛化能力。通過對關(guān)鍵結(jié)果指標(biāo)的多角度考量分析，可以判斷該決策樹分類模型是高度有效的。

2. 5 結(jié)果分析

CART算法通過選擇基尼系數(shù)作為特征標(biāo)準(zhǔn)，遞歸地對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元切分。從該決策樹可見，選擇的特征都是數(shù)值型變量，采用數(shù)值型的二分割點進(jìn)行遞歸劃分。本研究構(gòu)建的決策樹模型共有5層，23個節(jié)點。

1）機(jī)器人噴涂流量作為關(guān)鍵節(jié)點，由此可知噴涂流量是影響保險杠質(zhì)量的關(guān)鍵要素。選定標(biāo)準(zhǔn)為350 mL/min，此時基尼指數(shù)為0. 661，樣本標(biāo)簽分為3類，數(shù)量分別為568、682、500。噴涂流量對于等級的影響作用很大，噴涂流量不低于350 mL/min，則能確定等級較好。

2）決策樹的第2 層節(jié)點為噴漆房溫度和機(jī)器人，說明這兩者對等級的決定因素較大。噴漆房溫度作為下一重要節(jié)點進(jìn)行劃分，此時3類標(biāo)簽數(shù)量分為568、103、311。若噴漆房溫度小于25. 5 ℃，則產(chǎn)品等級會受到影響。因此，應(yīng)將保險杠噴涂放置在溫度在25. 5 ℃以上的車間內(nèi)，則產(chǎn)品會獲得更好的等級。由圖8可以看出，機(jī)器人②和機(jī)器人④的生產(chǎn)質(zhì)量較高，經(jīng)由機(jī)器人②和機(jī)器人④得到的產(chǎn)品會獲得較高的等級，因此應(yīng)對其他機(jī)器人進(jìn)行改善以此提高噴涂質(zhì)量。

3）決策樹的第3層節(jié)點為漆的品牌和噴漆房相對濕度。由一車間的生產(chǎn)數(shù)據(jù)可知使用立邦漆得出的保險杠噴涂質(zhì)量的品質(zhì)較差，使用立邦噴漆的產(chǎn)品通常不會獲得較好的等級。此外，噴漆房的相對濕度也會對產(chǎn)品質(zhì)量產(chǎn)生影響。根據(jù)決策樹，相對濕度小于65. 5%通常會導(dǎo)致產(chǎn)品等級較低。

綜上，根據(jù)決策樹模型圖可以得出，噴涂流量大于350 mL/min、溫度大于25. 5 ℃、機(jī)器人②和機(jī)器人④、非立邦品牌的漆、噴漆房相對濕度大于65. 5%是對產(chǎn)品質(zhì)量的主要保障因素，對于在其他環(huán)境下進(jìn)行噴涂的保險杠，應(yīng)主要從噴涂流量、噴漆房溫度、機(jī)器人、漆的品牌和噴漆房相對濕度這5方面入手來優(yōu)化生產(chǎn)安排，從而對保險杠的噴涂質(zhì)量進(jìn)行提高。

3 結(jié)論

基于CART算法對保險杠噴涂過程中的各項數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，研究了林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠的噴涂質(zhì)量控制，得到了以下幾個方面的結(jié)論。

1）對某公司實際林業(yè)運(yùn)輸汽車保險杠合格率進(jìn)行統(tǒng)計，對噴涂生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的故障問題進(jìn)行統(tǒng)計分析，得出桔皮和顆粒是影響保險杠噴涂質(zhì)量最大的2個因素。

2）結(jié)合人、機(jī)、料、法、環(huán)5個方面，通過變量相關(guān)性分析方法，識別出噴涂流量、旋杯轉(zhuǎn)速、噴涂速度、噴涂距離、噴漆房溫度、噴漆房相對濕度、機(jī)器人、漆的品牌都會對保險杠噴涂質(zhì)量造成影響。

3）運(yùn)用基于CART算法的數(shù)據(jù)分析方法，將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到保險杠的噴涂質(zhì)量控制中，得到了在影響質(zhì)量的各種要素中，噴涂流量、噴漆房溫度、噴漆房相對濕度、機(jī)器人和漆的品牌是影響保險杠質(zhì)量的最關(guān)鍵的4個因素。

4）通過采用大數(shù)據(jù)挖掘方法對各方面影響保險杠噴涂質(zhì)量的因素進(jìn)行程度分析，揭示了各種質(zhì)量數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，為實現(xiàn)保險杠噴涂質(zhì)量的有效控制奠定基礎(chǔ)。

研究表明本研究所采用的CART算法具有一定的可行性和準(zhǔn)確性，能夠?qū)具M(jìn)行保險杠噴涂的質(zhì)量數(shù)據(jù)做出判別，可以運(yùn)用在質(zhì)量數(shù)據(jù)分析方面，在研究過程中發(fā)現(xiàn)CART算法還可以和其他機(jī)器算法相結(jié)合以提高模型精度，下一步將優(yōu)化算法，擴(kuò)大算法的使用范圍，為企業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量控制提供有力的技術(shù)支持。

【參 考 文 獻(xiàn)】

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基金項目：黑龍江省自然科學(xué)基金（LC201407）。