基于多主元特征与支持向量机的动态过程质量异常监控模型

• 作者: 刘玉敏 张帅
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 动态过程 质量异常模式 多主元特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 数字化/智能化/网络化制造技术
• 页码范围: 703-710
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4|TH165+.4
• 字数: 5336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2018.03.017

摘要

为简化多支持向量机识别模型的计算复杂度、提高动态过程质量异常模式的识别精度,提出一种基于多主元特征与支持向量机相结合的动态过程异常监控模型.利用主元分析方法对动态数据进行特征提取,将所提取的不同主元特征作为支持向量机分类器的输入对模型进行训练.将识别效率高的主元特征对应的转换矩阵与多支持向量机相结合,构建了基于多主元特征的多支持向量机识别模型,对质量异常模式进行识别.仿真实验表明,所提基于多主元分析支持向量机识别模型的识别精度比传统基于主元特征或其他特征提取方法的识别模型有显著提高,且训练所需时间大大减少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉敏	郑州大学商学院	59	767	12.0	26.0
2	张帅	郑州大学商学院	33	87	6.0	7.0