基于模糊c均值聚类算法的控制图模式识别
2021-10-15分类号:TP18;TP273
【部门】南昌大学经济管理学院
【摘要】控制图模式识别能够区分制造过程中的一般因素与异常因素,提高制造过程中的产品质量,减少成本,提高效益。利用蒙特卡洛方法产生样本;采用一维离散小波变换处理原始数据;利用模糊c均值聚类算法进行控制图模式识别。识别准确率99.43%,其标准差为0.002 8。这表明基于该方法的控制图模式识别准确率高,稳定性好,较现有的控制图模式识别方法具有简易、高效等特点。
【关键词】控制图模式识别 模糊c均值聚类算法 小波变换
【基金】江西省研究生创新专项基金资助项目(YC2019-S075)
【所属期刊栏目】工业工程
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