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摘要:
提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法.将控制图作为信息图用于趋势模式的提取,用模糊化的控制图模式数据构造训练集,将训练后的BP神经网络用来对趋势模式进行自动分类识别.该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性.最后用实例进行了仿真实验.
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文献信息
篇名 质量控制图中趋势模式的综合识别方法
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 下一代制造系统 质量控制图 模糊集 神经网络 模式识别
年,卷(期) 2000,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-26
页数 3页 分类号 O235
字数 1950字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-4512.2000.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李孟清 华中理工大学机械科学与工程学院 2 44 2.0 2.0
2 陈志祥 华中理工大学机械科学与工程学院 11 631 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
下一代制造系统
质量控制图
模糊集
神经网络
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
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