一種有效提高控制圖異常模式識別效果的方法

提出了一種基于主元分析(PCA)的控制圖特征提取方法,先用常規控制圖提取生產過程數據集,再將其高維特征進行線性組合并向低維空間投影,從而降低了分類器的輸入維數,提高特征的敏感性.用一個含有6種趨勢的20維特征數據集進行測試,通過PCA預處理后,特征被降到了3維并保留了88%的分類信息;再用BP分類器對特征提取前后的數據集進行識別,結果優于新型RSFM網絡進行直接識別的效果.實驗結果表明了本文方法的可行性和有效性.

作 者： 吳德會 虞耀君 Wu Dehui Yu Yaojun   作者單位： 吳德會,Wu Dehui(九江學院,電子工程系,九江,332005;合肥工業大學,儀器科學與光電工程學院,合肥,230009)

虞耀君,Yu Yaojun(九江學院,電子工程系,九江,332005) 

刊 名： 機械科學與技術  ISTIC PKU 英文刊名： MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR AEROSPACE ENGINEERING  年，卷(期)： 2007 26(11)  分類號： O235  關鍵詞： 主元分析   控制圖   特征提取   模式識別  

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