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一種有效提高控制圖異常模式識別效果的方法
提出了一種基于主元分析(PCA)的控制圖特征提取方法,先用常規(guī)控制圖提取生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)集,再將其高維特征進行線性組合并向低維空間投影,從而降低了分類器的輸入維數(shù),提高特征的敏感性.用一個含有6種趨勢的20維特征數(shù)據(jù)集進行測試,通過PCA預處理后,特征被降到了3維并保留了88%的分類信息;再用BP分類器對特征提取前后的數(shù)據(jù)集進行識別,結(jié)果優(yōu)于新型RSFM網(wǎng)絡進行直接識別的效果.實驗結(jié)果表明了本文方法的可行性和有效性.
作 者: 吳德會 虞耀君 Wu Dehui Yu Yaojun 作者單位: 吳德會,Wu Dehui(九江學院,電子工程系,九江,332005;合肥工業(yè)大學,儀器科學與光電工程學院,合肥,230009)虞耀君,Yu Yaojun(九江學院,電子工程系,九江,332005)
刊 名: 機械科學與技術(shù) ISTIC PKU 英文刊名: MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR AEROSPACE ENGINEERING 年,卷(期): 2007 26(11) 分類號: O235 關(guān)鍵詞: 主元分析 控制圖 特征提取 模式識別【一種有效提高控制圖異常模式識別效果的方法】相關(guān)文章:
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