基于核主元分析的神经网络控制图模式识别

• 作者: 李太福 胡胜 颜克胜 魏正元
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 控制图 模式识别 核主元分析 神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2520-2522,2526
• 分类号: TP183
• 字数: 3552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02520

摘要

针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法.先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空间投影,然后用BP神经网络分类器对控制图模式进行识别.通过仿真进行验证,结果显示该方法对控制图各个模式能够有效聚类,并且识别精度得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李太福	重庆科技学院电气与信息工程学院	87	399	11.0	15.0
2	魏正元	重庆理工大学数学与统计学院	21	82	5.0	8.0
3	胡胜	重庆理工大学数学与统计学院	2	28	2.0	2.0
4	颜克胜	重庆理工大学数学与统计学院	4	22	3.0	4.0