基于多核函数最小二乘支持向量机的控制图模式识别方法

• 作者: 蒋兆 马义中
• 来源期刊: 工业工程与管理
• 关键词: 控制图 最小二乘支持向量机 模式识别 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 170-174
• 页数: 5页
• 分类号: O213.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19495/j.cnki.1007-5429.2020.05.021

摘要

为了提高在线监控过程的效率,将机器学习的方法运用于统计过程控制诊断中,提出了基于遗传算法的多核函数最小二乘支持向量机的控制图模式识别方法.仿真结果表明与BP(Back Propagation)神经网络相比,在小样本的情况下,基于遗传算法的多核函数最小二乘支持向量机方法,在进行控制图模式识别时表现出模式识别率高和诊断速度快的优点.这对于实施在线监控和降低质量诊断成本,具有重要的意义.