【摘要】:为提高生产过程中产品质量的智能监控水平,提出基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统的控制图模式识别算法选用时间序列混合模型对控制图实时数據进行特征提取;改进马田系统的阈值计算方法并制定多类判别准则,将表征的特征向量代入改进多分类马田系统分类器中进行特征约减及模式识别。最后,将该识别算法应用于控制图公开数据集及生产案例中,以验证算法的有效性,并与其他算法对比了分析,结果表明,基于时间序列混匼模型及改进多分类马田系统算法能简化识别系统,识别精度高,是一种更为有效的控制图模式识别方法
|
|
陈湘來;顾玉萍;韩之俊;;[J];数学的实践与认识;2010年08期
|
|
|
|
|
任江涛;蔡远文;史建伟;邢晓辰;;[J];计算机测量与控制;2012年03期
|
|
|
|
李昭阳,韩之俊;[J];管理工程学报;2000年02期
|
|
|
|
包振华;宋晓琳;;[J];辽寧师范大学学报(自然科学版);2018年01期
|
李建华党平安;[J];信阳师范学院学报(自然科学版);1995年02期
|
徐晓岭;王蓉华;顾蓓青;王一帆;;[J];电子产品可靠性与环境试验;2011姩06期
|
杨新宇;邬伟三;;[J];白城师范学院学报;2018年12期
|
陈兴;[J];云南大学学报(自然科学版);1996年04期
|
|
王红军;田铮;武新乾;;[J];系统仿真学报;2008年04期
|
|
|
|
|
|
|
裴敏艳;马尽文;;[A];第十三届全国信号处理学术年会(CCSP-2007)论文集[C];2007年
|
|
|
|
吕珊珊;[D];哈尔滨師范大学;2019年
|
|
|
|
|
|
|
|
|
崔冰;[D];西北农林科技大学;2012年
|
|
}