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摘要：针对流程制造过程中工艺过程复杂、多工序耦合严重、工艺参数优化困难等问题，提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络、极限梯度提升（XGBoost）算法和改进粒子群优化（IPSO）算法的多工序工艺参数融合优化方法。基于LSTM神经网络建立了数据预处理模型，通过LSTM神经网络提取流程工艺数据的时序特征，进而实现了对工艺数据中异常值的处理。（剩余17435字）
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基于集成学习和改进粒子群优化算法的流程制造工艺参数优化
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