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基于支持向量机技术的智能工序诊断研究

Research on The Intelligent Quality Diagnosis Based on Support Vector Machine

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【Author】 YANG Shi-yuan1, WU De-hui1,2, SU Hai-tao1 (1 Hefei University of technology, Hefei 230091 China) (2 Jiujiang University, Jiujiang 332006 China)

【机构】合肥工业大学；九江学院江西九江332006；安徽合肥2300091；

【摘要】统计过程控制图的分析与识别是智能工序质量控制(IPQC)的一个重要研究领域,文章提出了一种基于支持向量机的工序模式分析与识别新方法,仿真结果表明该方法对样本无特殊要求且识别速度快,适合用于自动工序的实时智能控制。更多还原

【Abstract】 The analysis and recognition of control chart pattern based on statistical process control(SPC) is an important aspect in the fields of itelligent process quality control(IPQC). In this paper, a new method has been introduced for control chart patterns recognition based on support vector machine(SVM). A simulation experimental results is given to demonstrate that the method has the advantages of quick recognition, so it can be used in an online real time mode.更多还原

【关键词】支持向量机；统计质量控制；控制图；人工神经网络；
【Key words】 Support vector machine(SVM)； Statistical quality control； Control chart； Artificial neural network；

【基金】国家科学自然基金项目(70272032)

【文献出处】微电子学与计算机 ,Microelectronics & Computer , 编辑部邮箱 ,2006年05期

【分类号】F224
【被引频次】7
【下载频次】114

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