基于支持向量机的控制图模式识别

• 作者: 吴少雄 黄恩洲
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 控制图 模式识别 多类分类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TH165
• 字数: 4024字
• 语种: 中文

摘要

为了提高控制图模式识别效果,提出混合核函数支持向量机的模式识别方法.在模型构造中采用一对一多类分类支持向量机,并利用遗传算法优化混合核函数支持向量机参数.仿真和应用结果表明,混合核函数支持向量机对各种模式控制图的总体识别率,I型错判均优于单独核函数、概率神经网络和小波概率神经网络,且具有良好的泛化能力,适合生产现场实时在线工序质量控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴少雄	福建工程学院经济管理系	28	141	6.0	10.0
2	黄恩洲	福建工程学院经济管理系	13	40	3.0	6.0