基于多核函數最小二乘支持向量機的控制圖模式識別方法

作者：蔣兆,馬義中

摘要：為了提高在線監控過程的效率,將機器學習的方法運用于統計過程控制診斷中,提出了基于遺傳算法的多核函數最小二乘支持向量機的控制圖模式識別方法。仿真結果表明與BP(Back Propagation)神經網絡相比,在小樣本的情況下,基于遺傳算法的多核函數最小二乘支持向量機方法,在進行控制圖模式識別時表現出模式識別率高和診斷速度快的優點。這對于實施在線監控和降低質量診斷成本,具有重要的意義。

發文機構：南京理工大學經濟管理學院

關鍵詞：控制圖最小二乘支持向量機模式識別遺傳算法BP神經網絡control chartleast squares support vector machinespattern recognitiongenetic algorithmBP neural network

分類號： O213.1[理學—概率論與數理統計]