控制图异常模式的识别技术研究

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质量控制图中所呈现出的异常状态可揭示出加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的控制图模式识别模型 ,该模型不仅能够识别控制图的 6种基本模式 ,对混合型的异常模式也能够有效识别。数字仿真表明 ,该模型训练速度快 ,识别精度高 ,并且具有很强的可塑性 ,适用于质量控制图的在线实时模式识别 Anomalies present in the quality control chart reveal potential quality issues in the process. In this paper, a control pattern pattern recognition model based on SLFM network is proposed. The model can not only identify the six basic patterns of control charts, but also can effectively recognize mixed patterns. Numerical simulation shows that the model has the advantages of fast training speed, high recognition accuracy and strong plasticity, which is suitable for online real-time pattern recognition of quality control charts
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