基于ART1神经网络的统计过程控制系统

• 作者: 刘飞 孙学静
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: SPC 质量控制 ART1 神经网络 控制图 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2006.05.001

摘要

统计过程控制(SPC)在改进过程水品、提高产品质量方面作出了巨大贡献.本文讨论了一种基于自适应谐振理论(ART)神经网络的SPC系统.与一般SPC系统相比,本系统不仅可以在线检测过程异常,对各种控制图异常模式还具有实时学习、在线识别功能.同时,本系统对过程的分析,无需如常规控制图一样,建立在正态假设的前提下,因此应用更方便、范围更广泛.作为一种新的SPC工具,ART1神经网络为改进控制图的应用提供了一种新的可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞	江南大学自动化研究所	236	964	13.0	17.0
2	孙学静	江南大学自动化研究所	6	27	3.0	5.0