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[期刊] 工业工程  [作者] 张和平  李俊武  
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。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 高劲松  张俊丽  
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
[期刊] 统计与决策  [作者] 翟丽丽  张影  王京  
针对传统模糊C-均值聚类方法(fuzzy C-means,简称FCM)对初始值敏感导致的易陷入局部最优和噪声敏感问题,文章提出一种基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法。该算法通过改进具有全局搜索能力的广度优先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚类评价函数相结合,确定了接近真实的初始聚类中心,同时能够剔除噪声数据。在此基础上考虑属性噪声对聚类结果的影响问题,引入变异系数赋权法对FCM的目标函数进行改进,进一步提高了FCM算法的抗噪性。实验结果表明,该算法能够有效的克服传统FCM的不足,与其他聚类算法相比,具有较快的收敛速度、更好的聚类准确率及较高的抗噪性。
[期刊] 工业工程  [作者] 张敏  程文明  
针对目前多品种、复杂化的生产趋势,提出了一种基于自适应变异的粒子群算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)的控制图失效模式识别的方法。利用SVM小样本学习能力,设计一对一的SVM多分类器进行控制图模式识别,并利用AMPSO算法优化SVM核函数的参数。通过对10种控制图模式(6种基本模式和4种混合模式)的20维特征仿真数据对该方法进行检验,并通过与BP、SVM、PSO-SVM识别方法的对比分析。仿真试验表明该方法有效提高了控制图模式的识别精度,达到98.14%,而BP仅有75%,为控制图在线实时识别提供了一种可行的途径。
[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] 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。
[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。
[期刊] 工业工程  [作者] 王海燕  侯琳娜  
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。
[期刊] 国土资源科技管理  [作者] 魏友华  郭科  许江浩  
采用分阶段思想,引入并改进了最佳聚类数算法来确定分类数,对原模糊C均值(FCM)算法的目标函数从引入数据权值和更换距离函数相结合的方法进行了改进。根据改进的模糊C均值算法,利用测井数据进行测井中的岩性分类和识别,经实例验证本算法得出的岩性划分与实际录井岩性可以较好吻合。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 迟德霞  任文涛  刘金波  魏东宇  
针对水稻插秧机视觉导航的水稻稻田图像分割问题,根据插秧过程中水田的特点和插秧的农业技术要求,探索采用基于模糊C均值聚类的方法,分割水稻秧苗像素和背景像素。首先用数码相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,人工读取秧苗、水、秸秆残茬、泡沫和泥的R、G、B像素值,绘制RGB、HSI、I1I2I3颜色空间的各颜色分量灰度直方图,分析差异,选取正交彩色空间I3颜色分量灰度值作为样本数据。分析不同的模糊加权指数m值对聚类分割误差率和计算时间的影响,选择m=2分割图像。采用基于模糊C均值聚类方法计算稻田图像中秧苗像素和背景像素的聚类中心,分割水稻秧苗像素和背景像素。结果表明:该方法可以分割水稻秧苗图像...
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 蒋兆  马义中  
为了提高在线监控过程的效率,本文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,降低质量诊断成本,具有重要的意义。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘兆君  
文章为了研究复杂信息系统模式识别控制模型,以可信性理论为依据,利用可信性测度和多目标非线性规划方法,建立了一种依可信度模糊线性模型,又根据模糊模式识别的原则,建立模糊线性模式识别控制模型。该模型具有实际的变量控制应用效果,为复杂信息系统模式识别及变量控制提供理论支持。
[期刊] 统计与决策  [作者] 岳意定  刘国清  谭洁  
粗糙集理论为处理模糊、不完整、不确定性知识分析提供了一种新的分析理论,更具客观性,其不足之处在于决策表中的值必须是离散值。文章首先介绍了粗糙集理论及其基本概念;然后引入了基于模糊C均值聚类法的连续属性离散化方法,并结合二者提出了一种综合评价方法;最后以20家上市公司作为经验样本,对其财务状况做出了综合评价。
[期刊] 统计与决策  [作者] 侯世旺  朱慧明  
不确定质量特性采用专家评分、语言评价等测量手段,使常规的控制图方法难以适用。文章以不确定质量特性评分数据为基础,提出了评判模糊数统计特征的求取方法,并以特征数构建不同类型的评判模糊数隶属函数,以过程均值模糊数割集的上下限作为控制线,以评分样本模糊数割集的上下限为控制图描点数据,以描点数据与控制线之间的位置关系进行异常报警,实现不确定质量特性控制图的绘制,最后在Matlab环境下,以具体的应用实例验证了方案的可行性。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)  [作者] 李小林  黄世国  林思祖  林大辉  
立地类型划分的科学与否是营造混交林成败的关键.应用模糊-C均值(FCM)算法改变了传统的立地类型组通过人为给定阈值的划分方式.本研究中,FCM依据外业调查数据对样地进行分类,将其划分为4个簇即4个立地类型组:阳坡低海拔立地类型组、阳坡高海拔立地类型组、阴坡高海拔立地类型组、阴坡低海拔立地类型组.
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