改进型C4.5规划方法在SMT焊接质量中的应用

摘要

SMT(表贴封装技术)作为现代技术电子制造产业发展的关键技术之一，近年来，在SMT生产中，数据挖掘技术逐渐被用于分析焊接过程中工艺参数对产品质量的影响。数据挖掘中的决策树算法根据SMT的工艺参数分析预测出最终的焊接质量，进而来选择出最佳的技术参数。为了进一步改善决策树C4.5算法的分支策略和属性选取,提出与分裂属性和类属性相关的平衡因子,以修正属性的分裂信息进而选取更有意义的属性作为分裂节点,协调各属性的信息增益率.采用经典天气实例对比改进的C4.5算法与原C4.5算法,其改进的决策树分类更为合理、准确.改进的C4.5算法用来预测不同参数下SMT焊接质量以选择最佳参数,可提高SMT生产线的效率。