基于小波概率神经网络的控制图模式识别

• 作者: 吴少雄
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 概率神经网络 控制图 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 135-139
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TH165
• 字数: 3471字
• 语种: 中文

摘要

提出了控制图模式识别的基本框架,描述了控制图异常状态的三种形式,即基本模式、特殊模式和混合模式.针对特殊模式和混合模式,提出了将输入数据经小波分解后的近似,系数与各层细节系数的能量成分组成的特征向量作为概率神经网络的输入进行控制图模式识别的方法.仿真实验结果表明,该方法结构简单、收敛速度快、识别精度高、Ⅰ型错判和Ⅱ型错判低,适合于控制图模式识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴少雄		28	141	6.0	10.0