10.16351/j.1672-6987.2015.03.018
改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的SPC控制图模式识别方法
为了提高SPC(Statistical Process Control)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.
控制图、模式识别、序列前向选择法、极限学习机
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TH165
高等学校博士学科点专项科研基金项目20124101120001
2015-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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