期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于遗传算法和支持向量数据描述的多项式轮廓内自相关过程监控
被引量：
1
1
作者
薛丽
贾元忠
曹逗逗
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S02期285-289,共5页
多项式轮廓数据在复杂产品制造过程中是一类广泛存在的质量数据类型。为了能尽快监测出多项式轮廓内自相关过程中的异常,针对仅存在正常样本的质量数据提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)的监控方法。首先,消除轮廓间相关性,构建SVDD...
多项式轮廓数据在复杂产品制造过程中是一类广泛存在的质量数据类型。为了能尽快监测出多项式轮廓内自相关过程中的异常,针对仅存在正常样本的质量数据提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)的监控方法。首先,消除轮廓间相关性,构建SVDD监控方法流程,运用遗传算法(GA)选择SVDD参数和核函数参数进行仿真;然后,通过仿真实验模拟得到平均运行长度,以平均运行长度为准则,对比分析采用高斯核函数和多项式核函数SVDD方法的监控性能;最后,与传统控制图进行对比。实验结果表明监控截距、一次项系数、二次项系数时,采用多项式核函数SVDD方法的失控平均运行长度小于T^(2)、T_(residual)^(2)控制图,即监控效果优于其他控制图。
展开更多
关键词
多项式轮廓
自相关过程
支持向量数据描述
遗传算法
核函数
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于遗传算法和支持向量数据描述的多项式轮廓内自相关过程监控
被引量：
1
1
作者
薛丽
贾元忠
曹逗逗
机构
郑州航空工业管理学院管理工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S02期285-289,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71701188,71902138)
教育部人文社科基金资助项目(21YJC630151)
+2 种基金
中国博士后科学基金资助项目(2016M601266)
河南省科技攻关支持计划项目(202102310638)
郑州航空工业管理学院研究生教育创新计划基金资助项目(2021CX09,2021CX10)。
文摘
多项式轮廓数据在复杂产品制造过程中是一类广泛存在的质量数据类型。为了能尽快监测出多项式轮廓内自相关过程中的异常,针对仅存在正常样本的质量数据提出一种基于支持向量数据描述(SVDD)的监控方法。首先,消除轮廓间相关性,构建SVDD监控方法流程,运用遗传算法(GA)选择SVDD参数和核函数参数进行仿真;然后,通过仿真实验模拟得到平均运行长度,以平均运行长度为准则,对比分析采用高斯核函数和多项式核函数SVDD方法的监控性能;最后,与传统控制图进行对比。实验结果表明监控截距、一次项系数、二次项系数时,采用多项式核函数SVDD方法的失控平均运行长度小于T^(2)、T_(residual)^(2)控制图,即监控效果优于其他控制图。
关键词
多项式轮廓
自相关过程
支持向量数据描述
遗传算法
核函数
Keywords
polynomial profile
autocorrelation process
Support Vector Data Description(SVDD)
Genetic Algorithm(GA)
kernel function
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法和支持向量数据描述的多项式轮廓内自相关过程监控
薛丽
贾元忠
曹逗逗
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
