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摘要:
针对工业生产中的对机器人视觉及产品实时质量监控,提出了机械零件的MTS(Mahalnobis-Taguchi System)判别分类方法.并以Taguchi方法对判别特征进行优化筛选,减少了无用特征和"噪音"的干扰,以马氏距离(Mahalanobis Distance)作为判别分类的判据.实验表明该方法能有效提高判别分类的速度和精确度.
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文献信息
篇名 零件形状误差的MTS测量识别方法
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 误差测量 MTS 马氏距离 Taguchi方法
年,卷(期) 2004,(5) 所属期刊栏目 理论与实验研究
研究方向 页码范围 7-10,6
页数 5页 分类号 TH124
字数 2562字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-1390.2004.05.003
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 王雪 清华大学精密仪器与机械学系 63 754 15.0 24.0
2 李勇 清华大学精密仪器与机械学系 207 2161 23.0 35.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
误差测量
MTS
马氏距离
Taguchi方法
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
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
出版文献量(篇)
7685
总下载数(次)
22
总被引数(次)
55393
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导