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本发明公开了一种基于GA‑GBRT的表面粗糙度预测方法及工艺参数优化方法。a.采集数据构成数据集，将数据集分为训练组数据和测试组数据，使用训练组数据对GBRT模型的关键参数进行训练；b.参数编码和种群初始化：随机生成一个用于提升迭代次数、个体回归估计器的最大深度和学习速率的染色体序列；c.使用k‑折叠交叉验证方法训练GBRT模型，并使用遗传算法计算各个体的拟合优度适应度值；d.当循环次数未达到最大迭代次数时，种群被选择、交叉和变异以产生新一代的种群，并继续进行GBRT模型训练；e.重复步骤c和d，直至循环次数达到最大进化代数或超过最大迭代次数，以此获得最优模型参数。本发明具有测试精度高、预测性能优越、提高工件表面加工精度的特点。

a.采集车削实验数据构成数据集，将数据集分为训练组数据和测试组数据，使用训练组数据对GBRT模型的关键参数进行训练； b.参数编码和种群初始化：随机生成一个用于提升迭代次数M、个体回归估计器的最大深度D和学习速率v的染色体序列； c.使用k-折叠交叉验证方法训练GBRT模型，并使用遗传算法计算各个体的拟合优度适应度值； d.当循环次数未达到最大迭代次数时，种群被选择、交叉和变异以产生新一代的种群，并继续进行GBRT模型训练； e.重复步骤c和d，直至循环次数达到最大进化代数或超过最大迭代次数，以此获得最优模型参数；将最优模型参数导入GBRT模型得到GBRT预测机。 前述的基于GA-GBRT的表面粗糙度预测方法所述的步骤b中，初始种群设置为30，最大进化代数设置为50。

团队由贵州各高校师生组成固定团体，目前约120人，下设综合部、自科项目与平台管理部、社科项目与平台管理部、成果与知识产权管理部。成果与知识产权管理部：1.负责收审、查验、评定、核算的科研成果积分和奖励。2.负责对外产学研合作和成果转移转化等工作。3.负责科研成果汇编及数据信息的保密管理、存档。团队重管理、讲效率，团队纪律严格、明确责任、不懈努力、开拓进取，为增强团队每一个成员的的创新能力，团队定期开展研讨交流会，在研讨交流中拓宽成员思路，在团建活动中凝聚团队力量。