10.3969/j.issn.1006-5911.2006.11.018
智能统计工序质量控制的体系研究
针对统计工序质量控制的要求,提出了智能控制体系的基本框架,论述了控制图模式的分类及其表达.对智能统计工序质量控制的控制图模式识别、控制图异常模式的参数估计和诊断分析专家系统3个主要方面进行了分析,并提出了解决方案和系统模型.在模型构造中,采用小波概率神经网络进行控制图的模式识别和控制图异常模式的参数估计.模拟仿真和实际应用结果表明:该方法结构简单、收敛速度快、识别准确率高,能够满足控制图在线检测和分析的需要.
统计工序质量控制、小波变换、概率神经网络、模式识别、专家系统
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TP18;TH165(自动化基础理论)
福建省教育厅A类科研基金JA03114S
2006-12-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1832-1837,1847