主成分分析结合神经网络技术在焊接质量控制中的应用

• 作者: 吴毅雄 杨海澜 蔡艳 陈庚军
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 神经网络 BP算法 质量控制
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 专题论文
• 页码范围: 55-58,64
• 页数: 5页
• 分类号: TG409
• 字数: 3532字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-360X.2003.04.015

摘要

介绍了主成分分析方法及人工神经网络技术在相关因素分析和质量控制的建模与估计中的应用.以大电流MAG焊熔宽控制为例,通过对6个焊接过程参数进行主成分分析,提取出影响熔宽的4个主要因素.讨论了提取的主成分与原始过程参数间的关系.以主成分得分作为新的训练样本集,送入神经网络进行计算.结果表明,基于主成分分析的神经网络无论在收敛速度,还是在训练精度上,都远远优于基本BP神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴毅雄	上海交通大学材料科学与工程学院	236	2618	27.0	37.0
2	杨海澜	上海交通大学材料科学与工程学院	18	135	7.0	11.0
3	蔡艳	上海交通大学材料科学与工程学院	60	439	12.0	17.0
4	陈庚军	上海交通大学材料科学与工程学院	5	69	4.0	5.0