基于神经网络的控制图异常模式识别研究-中国学术期刊网络出版总库

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基于神经网络的控制图异常模式识别研究

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【英文篇名】	Research on Abnormal Pattern Recognition for Control Chart Based on Neural Network
【下载频次】	★★★★★
【作者】	昝涛; 费仁元; 王民;
【英文作者】	ZAN Tao FEI Ren-yuan WANG Min (Beijing Key Lab for Advanced Manufacturing Technology; Beijing University of Technology; Beijing 100022; China);
【作者单位】	北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室; 北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室北京;
【文献出处】	北京工业大学学报 , Journal of Beijing University of Technology, 编辑部邮箱 2006年 08期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	控制图; 模式识别; 神经网络; Monte Carlo方法;
【英文关键词】	control charts; pattern recognition; neural networks; monte carlo methods;
【摘要】	为了对控制图异常进行有效识别,以提高质量管理的自动化程度,促进企业信息化建设,通过将Monte Carlo方法产生的仿真数据进行线性变换编码,以提高样本的模式特征,然后在不同训练样本情况下,分别应用自适应修改学习率BP网络和概率神经网络进行训练识别,通过对结果的分析提出了实际生产中应用的策略．
【英文摘要】	In order to recognize the abnormal pattern of control chart to enhance the automation level of quali- ty management and promote E-management of manufacturing enterprise,in this paper the quality data gener- ated by Monte Carlo simulation is coded through lionear transformation to improve the character of the pat- terns,and then the two kinds of neural networks are applied to recognize the control chart patterns.Through analyzing the test result,the application strategy of control chart recognition is propos...
【基金】	北京市自然科学基金重点项目(4031001-1); 北京市先进制造技术重点实验室项目(KP0107200386)．
【更新日期】	2006-09-13
【分类号】	TH165.4
【正文快照】	控制图分析是常用的统计质量控制方法，在企业生产质量管理中占有重要的地位.控制图的使用效果通常取决于使用者所掌握的相关知识和经验以及对控制图的解析能力川.如果控制图异常，可以进行自动识别，企业的生产、检测、质量保证等各相关部门的自动化程度将得到很大的提高.因此

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