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基于随机森林的统计控制图模式识别研究

2019-10-15分类号:TP18;TB114.2

【作者】王海燕  侯琳娜  
【部门】北京信息科技大学机电工程学院  西安理工大学经济与管理学院  
【摘要】引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究。提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比。实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别。
【关键词】统计控制图  模式识别  支持向量机  决策树  人工神经网络  随机森林
【基金】北京市教委资助项目(71E1610959);; 西安理工大学基金项目资助(105-451118023)
【所属期刊栏目】工业工程
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