基于机器学习的汽车零部件质量评价系统的模型优化

蔺小庆 （ 陕西重型汽车有限公司 ）

周瑞阳 （ 陕西重型汽车有限公司 ）

金 茜 （ 陕西重型汽车有限公司 ）

https://doi.org/10.37155/2811-0625-0512-45

Abstract

随着工业4.0和智能制造的深入推进，传统依赖人工经验与离线抽检的汽车零部件质量评价模式已难以 满足现代制造业对高效率、高精度和实时性的严苛要求。机器学习技术凭借其强大的模式识别与预测能力，为构建智 能化的质量评价系统提供了全新范式。然而，该领域的核心挑战在于如何构建一个鲁棒、精准且可解释的数据驱动模 型。本文旨在系统性地探讨并优化应用于汽车零部件质量评价的机器学习数据模型。文章首先剖析了该领域特有的数 据特性与挑战，包括高维异构性、类别极度不平衡以及概念漂移等问题。随后，从数据预处理、特征工程、模型选择 与集成、超参数优化、评估指标适配、模型可解释性以及在线学习机制等七个关键维度，深入论述了针对性的优化策 略与技术路径。通过构建一个端到端的优化框架，本文旨在弥合原始制造数据与高质量质量决策之间的鸿沟，为实现 汽车零部件全生命周期的智能质量管控提供坚实的理论基础与方法论指导。

Keywords

机器学习；汽车零部件；质量评价；数据模型优化；特征工程

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Copyright © 2026 蔺小庆,周瑞阳,金 茜 Publishing time:2026-06-30
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