一种有效提高控制图异常模式识别效果的方法

一种有效提高控制图异常模式识别效果的方法

提出了一种基于主元分析(PCA)的控制图特征提取方法,先用常规控制图提取生产过程数据集,再将其高维特征进行线性组合并向低维空间投影,从而降低了分类器的输入维数,提高特征的敏感性.用一个含有6种趋势的20维特征数据集进行测试,通过PCA预处理后,特征被降到了3维并保留了88%的分类信息;再用BP分类器对特征提取前后的数据集进行识别,结果优于新型RSFM网络进行直接识别的效果.实验结果表明了本文方法的可行性和有效性.

作 者： 吴德会 虞耀君 Wu Dehui Yu Yaojun   作者单位： 吴德会,Wu Dehui(九江学院,电子工程系,九江,332005;合肥工业大学,仪器科学与光电工程学院,合肥,230009)

虞耀君,Yu Yaojun(九江学院,电子工程系,九江,332005) 

刊 名： 机械科学与技术  ISTIC PKU 英文刊名： MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR AEROSPACE ENGINEERING  年，卷(期)： 2007 26(11)  分类号： O235  关键词： 主元分析   控制图   特征提取   模式识别  

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