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在传统的两种质量诊断理论中,工序质量模型一般是通过回归、理论推导或者是经验方法来建立的,从而实现分质量从总质量中的分离,但是在一些复杂的条件下用这些方法建立工序质量模型比较困难,因此,本文提出了基于神经网络的两种质量诊断方法。为了验证新方法的可行性,本文利用某生产过程中过滤与脱色两道工序的数据进行诊断,诊断结果表明：新方法可行有效。