10.3778/j.issn.1002-8331.2008.19.003
基于离散Hopfield网络的自相关过程控制方法
对于自相关过程的统计控制,传统统计学方法虚发警报的概率较大,而BP人工神经网络方法权值训练困难,灵敏度不高.提出一种基于联想学习与离散Hopfield网络的自相关过程控制方法.不需任何训练样本,通过正交化编码将过程状态以吸引子的形式存储到Hopfield网络中,并利用网络的联想功能来检测自相关过程的阶跃型突变.算例研究表明,与Elman网络和EWMA方法相比,过程正常时,所提方法的平均链长(ARL)分别提高了27.9%和55.0%;过程异常时,所提方法的ARL分别降低了74.1%与81.8%以上.说明了方法的有效性与优越性.
自相关过程、Hopfield网络、联想学习、统计过程控制
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金70572044;70740002
2008-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
8-11,30