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在计算机集成制造系统环境下,质量控制图是统计过程控制的重要工具,实际应用中最困难的是识别出质量控制图中由于异常因素造成的不同异常模式.针对这一问题展开研究,用主成分分析法作为前处理过程进行样本集的选择与优化,提出了基于PCA-改进BP神经网络算法的控制图模式智能识别方法。
神经网络主成分分析法在控制图模式识别中的应用
【摘 要】
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在计算机集成制造系统环境下,质量控制图是统计过程控制的重要工具,实际应用中最困难的是识别出质量控制图中由于异常因素造成的不同异常模式.针对这一问题展开研究,用主成分
【机 构】
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华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510461
【出 处】
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全国冶金自动化信息网建网30周年大会暨2007年年会
【发表日期】
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2007年期
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