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[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] 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。
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] 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] 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。
关键词：
控制图 模式识别 支持向量机 粒子群
[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] 林业科学
[作者]
陈尔学 李增元 谭炳香 梁毓照 张则路
在我国东北地区获取EO-1Hyperion高光谱数据,以高空间分辨率的全色SPOT-5数据及其影像分割结果为辅助,通过外业测量获取真实可靠的森林类型空间分布数据。以这些数据为地面实状数据,对现代先进的统计模式识别方法用于森林类型识别的效果进行比较评价,总结可以有效解决有限样本条件下高光谱分类问题的基于统计模式识别的森林类型分类技术方案。评价结果表明:对高光谱数据进行降维处理,并采用更加有效的二阶统计量估计方法,进而应用将空间上下文信息和光谱信息相结合的分类算法,如ECHO,可以有效提高高光谱数据森林类型的识别精度。
[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。
关键词：
不确定质量特性 控制图 模糊统计
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
甄诚 王海燕 雷相东 赵晗 董齐琪 崔雪 仇皓雷
为探究林场土壤全氮含量的空间分布特征及对环境因素的响应，以旺业甸实验林场为研究区，采用随机森林模型和Cubist模型建立了不同土层深度（0～10、10～30、30～50 cm）土壤全氮含量与环境协变量（海拔、归一化植被指数、年平均降水量、年平均气温、y坐标和坡向）之间的定量关系模型，对该区土壤全氮含量进行预测并制图，并分析了影响土壤全氮空间变异的控制性因素。研究结果显示：0～10、10～30、30～50 cm土层实测全氮含量的均值分别为3.20、2.02、1.47 g/kg，土壤全氮的平均含量随土层深度的增加而降低；3个土层深度土壤全氮预测随机森林模型的决定系数R2分别为0.59、0.42和0.39，均优于决定系数R2分别为0.56、0.38和0.34的Cubist模型，2种模型预测精度都随土层深度的增加而降低，各环境因素对土壤全氮空间分布的影响作用随土层深度的增加而减小；从随机森林模型土壤全氮预测图来看，不同土层深度土壤全氮含量均呈现西部、北部和中部低，西南、东南和东部高的空间格局，不确定性图显示随机森林模型预测土壤全氮含量分布具有较低的标准差；海拔对土壤全氮含量的影响最大，其他依次为：归一化植被指数>年平均降水量>年平均气温>y坐标>坡向。结果表明，随机森林模型可以作为有效预测该林场不同土层深度土壤全氮含量的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙小素
学者们构造出4种自相关过程控制图。从侦测过程异常变动的角度看,这4种控制图表现并不相同。尽管已有学者对其中的某两种控制图的侦测效果进行过比较研究,但还缺乏4种控制图的整体性评价。文章选择失控过程平均链长ARL1这一指标,通过模拟方法,针对4种控制图在监控自相关过程上的表现做了详尽的比较分析。结果表明,总体来看,ARMA控制图最为灵敏,为质量管理人员的正确选择提供了理论依据。
关键词：
控制图 自相关过程 比较 平均链长ARL
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
田昕 李增元 陈尔学 凌飞龙 Oliver Cartus Maurizio Santoro Christiane Schmullius
分别利用1995—2000年的ERS-1/2串行数据和2005年的Envisat ASAR数据对我国东北林区进行森林制图研究。针对ERS-1/2数据相干模型,采用一种不依靠地面实况数据而是基于MODIS植被连续覆盖产品进行训练的方法,从而实现进行大区域森林蓄积量分级制图的目的。分级制图包括0～20、>20～50、>50～80和>80m3/hm24个蓄积量等级。基于Envisat ASAR数据,采用面向对象的分类方法,进行自动化森林和非森林分类处理。基于2005年Landsat TM-5分类结果的交叉验证表明:这2种传感器SAR数据均可用于大区域森林制图。2期森林制图结果为进一步的森林变化分析以...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
刘爱霞 刘正军 王静
主要讨论基于NOAA AVHRR数据生成的NDVI时间序列数据与其他来源的地理数据结合进行中国森林细分类和制图的研究。首先利用ISODATA聚类方法对由NDVI时间序列数据派生的NDVI矩阵变量因子进行土地覆盖类型的分类,然后利用已有的植被类型图、TM影像以及地面样点数据作为参考依据,进行类合并,获得中国森林边界。然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合部分地理数据和地面样点调查数据,利用神经元网络方法进行中国森林分类,并依据种属和物候学特征、中国气候区划图以及国家植被分类二、三级分类系统,进行重新归类,得到最后的1 km中国森林...
关键词：
NDVI 森林制图 神经网络 时间序列
[期刊] 林业经济问题
[作者]
肖建武 李璐 尹少华
在界定了森林生态资产与森林资源资产组合概念的基础上,构建和模拟了基于随机控制理论的森林资源资产组合模型,为森林经营管理者提出了相应的结论和建议:森林经营管理者可以根据最优采伐量与木材价格、补偿价格、成本系数、税率、贴现率、生长率等参数之间的关系,获得在市场经济变动条件下的最优森林资产组合,以保证森林资产净收益的稳定增长。
[期刊] 华中农业大学学报(社会科学版)
[作者]
罗丽
扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。
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