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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘玉敏 周昊飞
为简化ANN网络结构、降低MSVM识别的复杂度,提高动态过程质量异常模式识别效率,文章提出了基于ANN—SVM的动态过程质量异常模式识别模型。首先,在ANN分类器中应用均值特征把整体变化趋势上具有相似性的六种质量模式划分为三大类别。其次,利用SVM分类器对这三类进行再识别。应用均值特征构建的ANN网络结构简单,无需对其进行参数优化,并且ANN分类器将多分类问题转化为三个两分类问题,降低了MSVM的分类数。仿真结果表明:所提出的识别模型比单一采用ANN或MSVM分类器的整体识别精度均有显著提高,且大大缩减了模型训练时间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘玉敏 刘莉
文章针对目前动态过程质量异常模式的识别精度不高的问题,提出一种基于统计特征的动态过程质量异常模式识别方法。该方法首先提取出样本数据的16个统计特征,再通过相关性分析筛选出相关性较小的统计特征;然后将筛选后的相关性较小的统计特征输入支持向量机(SVM)分类器进行识别。通过仿真实验进行验证,实验结果表明,基于统计特征的异常模式识别模型能够提高整体的识别精度,可适用于生产现场的质量监控。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘玉敏 刘莉
文章针对目前动态过程质量异常模式的识别精度不高的问题,提出一种基于统计特征的动态过程质量异常模式识别方法。该方法首先提取出样本数据的16个统计特征,再通过相关性分析筛选出相关性较小的统计特征;然后将筛选后的相关性较小的统计特征输入支持向量机(SVM)分类器进行识别。通过仿真实验进行验证,实验结果表明,基于统计特征的异常模式识别模型能够提高整体的识别精度,可适用于生产现场的质量监控。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘玉敏 赵哲耘
为了提高质量异常模式识别精度和效率,文章提出基于特征选择与支持向量机的质量异常模式识别模型。将小波低频近似系数作为特征选择的起点,运用基于分类精度的序列前向选择方法对时域特征和形状特征进行约减,剔除对于分类器精度没有贡献较小的特征;将优化后的特征集作为支持向量机分类器的输入向量,并通过粒子群算法对影响支持向量机分类效果的参数进行全局寻优,构建多分类支持向量机模型。仿真结果表明,所选择特征比未经选择的混合特征的识别精度有明显的提高。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
赵哲耘 刘玉敏 王宁
为实时识别动态过程质量异常模式，提出了基于改进卷积神经网络的在线识别方法。根据动态过程数据流的特点构建一维卷积神经网络识别模型；通过改进卷积神经网络损失函数提升模型在不平衡分类问题下的识别准确率；为减少实验次数和节约计算资源，利用正交试验法对改进后的卷积神经网络进行参数优化；以某铅酸蓄电池涂板过程为例验证了所提模型的有效性。实验结果表明，所提方法在处理不平衡样本问题时表现出了良好的识别能力，能够有效的应用于动态过程质量异常模式的在线识别。
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯世旺 朱慧明
在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。
关键词：
贝叶斯理论 控制图 异常模式识别
[期刊] 统计与决策
[作者]
侯世旺 朱慧明
在应用控制图实施质量控制的过程中,及时、准确地识别出控制图异常模式,对于引发过程异常的原因诊断以及消除意义重大。传统的识别方法需要预先获知模式的特征信息或大量的特定模式数据,制约了方法的应用。文章以绘制控制图的样本统计数据为基础,逐点计算各种模式参数的极大似然估计量,应用贝叶斯规则推算各模式出现的信度大小,并依据每个采样时点模式决策统计量的取值,对控制图模式做出判断。数值仿真实验验证了本文所提方案对于基本控制图模式在识别率与灵敏度方面的有效性。
关键词：
贝叶斯理论 控制图 异常模式识别
[期刊] 物流技术
[作者]
张莹 褚娜
传统控制图通过判异准则分析生产过程状态，这一方法无法识别过程质量的具体异常原因。提出了一种基于自适应增强集成算法（AdaBoost）和支持向量机（SVM）结合的控制图异常模式识别方法。仿真结果表明，相较于单一的分类器和集成分类器，改进的集成支持向量机对控制图异常模式的识别率更高。最后将所提出的模型用到物流港口配煤的模拟实验中，结果表明，基于AdaBoost和SVM结合的控制图异常模式识别方法具有较高的检测效率。
[期刊] 中国软科学
[作者]
陶西平
本文试图通过对武器系统全寿命周期各阶段的分析,抓住影响武器系统发展的主要因素及其因果关系,建立系统效能与费用的系统动力学模型,借助于该模型,研究武器发展的基本规律。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李书全 刘世杰
建筑施工安全事故频发,迫切需要进行施工项目安全预测的研究。文章以社会资本、安全人机工程学和安全管理学理论为基础,通过使用粗糙集(RS)理论提取出35个影响施工项目安全绩效的关键因素,在此基础上利用改进的粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的参数,构建项目安全预测模型,并进行了仿真模拟和验证分析。分析结果表明:模型预测精度较高,具有较好的实用性和有效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘叶 王帅 周庆忠
引入粗糙集理论,在构建高校教师绩效考评指标体系的基础上,将连续型指标数据进行离散化处理后对指标体系进行约简,从而降低模型复杂度。然后依托支持向量机的模式识别,提出高校教师绩效考评的新方法。仿真证明,所提方法精度较高,操作简单,受人为因素影响小,可以为评估高校教师绩效水平提供科学的依据。
关键词：
粗糙集 支持向量机 高校教师 绩效考评
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐永春
文章从提高样本外保值效率的角度,根据结构风险最小化原理,构建基于支持向量机(SVM)的套期保值模型,采用沪深股票指数和指数期货仿真交易的相关数据,对基于支持向量机的套期保值模型进行实证分析。研究发现,相对于基于最小二乘法的套期保值技术,支持向量机的套期保值技术能够提高样本外的保值有效性,且具有很好的鲁棒性。
关键词：
结构风险 SVM OLS 套期保值
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭志钢 蒲忠 李秋
天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
颜嘉麒 王佳鑫 毛谦昂 严丹妮
[目的/意义]加密数字货币交易呈现出匿名性、全球性、成本低等特点，非常契合恐怖分子和犯罪团伙在全球范围内转移资金的需求。对加密数字货币交易进行有效监管已成为学术界、工业界和相关执法部门重点关注的问题。[研究设计/方法]依托以比特币为代表的加密数字货币交易数据，利用社会网络分析方法识别异常地址和交易模式，并使用机器学习算法判断比特币拥有者的实体身份。[结论/发现]通过对真实发生的比特币恐怖融资案例进行交易追踪与溯源，验证本文提出的方法可以有效地识别加密数字货币交易中的恐怖融资实体，发现典型的恐怖组织资金转移交易模式。[创新/价值]通过对交易数据的挖掘分析研究数字货币的黑暗面，对数字货币和区块链的监管具有一定的现实意义和理论价值。
[期刊] 管理世界
[作者]
王海燕
本文以企业绩效管理的3种模式为基础,从企业绩效管理的过程机制中,演绎出顾客满意的结构特征决定了企业绩效模式的有效性的结论。针对顾客满意的模糊性特征,本文又将质量工程学的最新研究成果马田系统与偏最小二乘估计(PLS)方法相结合,提出了基于P-M模糊测度空间中的企业绩效管理模式识别假设理论,并通过实证研究验证之。此研究的理论意义在于:首先以实证的方法,验证了结构化的CSI理论模型也同样适应于模糊测度空间;其二通过引入马田识别系统,延伸了CSI测评的功能,实证表明,基于P-M模糊测度空间中的CSI模式识别系统不仅能够完成一般意义上的CSI测评,而且通过理想态企业绩效模式的定义,可以对企业绩效模式进行...
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