一种有效提高控制图异常模式识别效果的方法

• 作者: 吴德会 虞耀君
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 数学
• 关键词: 主元分析 控制图 特征提取 模式识别
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 页码范围: 1475-1478
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 字数: 3189字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2007.11.023

摘要

提出了一种基于主元分析(PCA)的控制图特征提取方法,先用常规控制图提取生产过程数据集,再将其高维特征进行线性组合并向低维空间投影,从而降低了分类器的输入维数,提高特征的敏感性.用一个含有6种趋势的20维特征数据集进行测试,通过PCA预处理后,特征被降到了3维并保留了88%的分类信息;再用BP分类器对特征提取前后的数据集进行识别,结果优于新型RSFM网络进行直接识别的效果.实验结果表明了本文方法的可行性和有效性.

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	九江学院电子工程系	66	721	15.0	23.0
5	虞耀君	九江学院电子工程系	26	100	6.0	9.0