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摘要:
针对航空制造过程质量状态分类预测及相关决策问题,提出了流形学习的等距映射降维算法与支持向量机分类算法相结合的分类预测方法,该算法通过ISOMAP进行数据降维,找出过程质量数据内部规律;采用SVM分类算法提升质量分类预测精度;最终根据分类预测结果,综合考虑降维结果对比原始样本快速定位出现问题的原因,辅助质量决策.算法已在某航空制造企业进行实验,证明了它对提高航空制造企业产品质量的有效性.
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文献信息
篇名 航空制造车间质量决策分类算法研究及应用
来源期刊 机械制造 学科 工学
关键词 质量决策 流形学习 等距映射算法 支持向量机
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 质量·成本·管理
研究方向 页码范围 93-98
页数 分类号 TH165.+4|TP391.5
字数 4725字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4998.2012.08.035
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙树栋 西北工业大学机电学院 300 4780 34.0 53.0
2 王萌 西北工业大学机电学院 11 57 4.0 7.0
3 郭世慧 西北工业大学机电学院 2 20 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
质量决策
流形学习
等距映射算法
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
机械制造
月刊
1000-4998
31-1378/TH
大16开
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4-18
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