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[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] 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] 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
[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] 工业工程
[作者]
何曙光 钱挺
基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的D2控制图的重要特点是对过程数据的抽样分布没有特定的要求。由于D2控制图仅使用当前观测点的值来计算统计量,对过程的小偏移并不敏感,在SVDD模型的基础上,提出了基于D2距离的多元加权移动平均(multivariate exponentially weighted moving average,MEWMA)控制图,用S-MEWMA表示。仿真结果表明,无论过程数据服从正态分布还是非正态分布,S-MEWMA控制图均优于D2控制图。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨昆 吴东旭
文章以计角值控制图的性能分析为研究出发点,充分借鉴常规控制图性能分析的研究思路,结合圆上闭域的特点,从质量特性值服从VonMises分布这一角度展开分析,运用统计过程控制工具平均链长对计角值控制图中角度平均方向-合向量长度控制图进行模拟,分析该控制图在发生参数偏移的情况下平均链长的变化。分析结果显示当n取5时平均方向控制图的控制效果最好。
关键词：
计角值控制图 平均链长 模拟
[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] 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。
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