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休哈特提出的质量控制图是统计过程控制的一种重要工具,在质量控制领域得到了广泛应用。由于控制图必须基于一定的统计规则,而且简单的识别规则不能满足对控制图多种模式进行识别的需要,因此在实际的生产过程质量控制中效果并不理想。近年来,人工神经网络技术取得了迅速发展,并被广泛应用于非线性系统的建模与辨识。概率神经网络作为一种局部逼近网络,结构简单,容易设计算法,特别适合进行模式识别及模式分类。针对概率神经网络的学习算法是无监督的模式分类方法,工作量大的问题,本文提出了一种利用遗传算法优化概率神经网络