摘要:对于作用关系复杂，而且质量特性拥有多个极值的制造过程，现有质量改进方法只能实现参数的局部优化，产品质量仍有较大改进空间． 本文采用支持向量机( SVM) 作为复杂作用关系过程的近似模型，提出基于支持向量聚类( SV) 与序列二次规划( SQP) 的参数全局性优化方法． 首先建立了复杂过程的 SVM 近似模型; 而后根据 ε 管道理论，通过对聚类过程谱系图的分析，确定了聚类的最小相似度水平及合适的聚类数目，将过程各极值点邻域内的支持向量分别聚为一类; 最后由各聚类中心出发，并行进行 SQP 寻优以发现过程的