基于支撑向量机的产品质量监控研究应用

• 作者: 张浩 闫伟 陆剑峰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 统计学习理论 质量监控 流程企业
• 年，卷（期）: 2006,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 184-186
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.15.065

摘要

采用了一种新的机器学习方法--支持向量机,对流程企业中的历史数据进行分类分析,阐述了支持向量机的基本内容,对影响产品质量因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA),采用Libsvm训练了数据集,并与贝叶斯理论、BP神经网络和决策树ID3的分类结果比较,证明了算法的优越性,为产品的质量监控提供了有效依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张浩	上海电力学院电力与自动化工程学院	124	1305	20.0	28.0