【摘 要】
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为了提高SPC（Statistical Process Contr01）控制图的识别效果，提出了一种采用改进序列前向选择法（ISFS）和极限学习机（ELM）相结合的方法来进行控制图模式识别。首先，对控制图进行特征
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金项目（20124101120001）.
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为了提高SPC（Statistical Process Contr01）控制图的识别效果，提出了一种采用改进序列前向选择法（ISFS）和极限学习机（ELM）相结合的方法来进行控制图模式识别。首先，对控制图进行特征提取；然后，采用改进的序列前向选择法对特征进行选择，减少了特征间的相关性和冗余性；最后，利用极限学习机来进行模式识别。仿真结果显示，改进方法的识别率可达到98．7％，从而为控制图提供了一种有效的识别方法。
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