适应智能质量控制的多分类支持向量机

• 作者: 吴德会
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 多分类支持向量机 统计质量控制 控制图 质量诊断
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 187-191,198
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2007.02.011

摘要

分析了现有控制图识别器在实际应用中存在的缺陷,并提出了一种基于支持向量机(SVM)的新方法.为了克服HAH多分类SVM(HGH-SVM)的缺陷,提高识别速度和准确率,设计了一种有针对性的SVM多分类器进行模式识别.仿真实验结果表明,该方法相对现有的BP和HAH-SVM方法能得到更高的识别率和识别速度,适合于工序的实时在线控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德会	九江学院电子工程学院	66	721	15.0	23.0