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基于小波重构的控制图并发异常模式识别研究
被引量：
9
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作者
侯世旺
同淑荣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第28期18-21,共4页
对于统计质量控制过程中的复杂过程而言,多种异常的并发现象比较普遍,而常规的基于规则的方法以及人工神经网络(ANNs)技术均针对单一异常模式的识别,难以完成对并发异常模式的识别任务。提出一种混合方法,将小波分析与ANNs相结合,通过...
对于统计质量控制过程中的复杂过程而言,多种异常的并发现象比较普遍,而常规的基于规则的方法以及人工神经网络(ANNs)技术均针对单一异常模式的识别,难以完成对并发异常模式的识别任务。提出一种混合方法,将小波分析与ANNs相结合,通过小波分解重构将并发异常模式分解为基本的异常模式组合,无须用并发异常样本训练ANNs,实现对并发异常模式的有效识别。
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关键词
小波分析
神经网络
并发异常模式
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职称材料
题名
基于小波重构的控制图并发异常模式识别研究
被引量：
9
1
作者
侯世旺
同淑荣
机构
西北工业大学管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第28期18-21,共4页
基金
航空科学基金资助项目No.2007ZG53074~~
文摘
对于统计质量控制过程中的复杂过程而言,多种异常的并发现象比较普遍,而常规的基于规则的方法以及人工神经网络(ANNs)技术均针对单一异常模式的识别,难以完成对并发异常模式的识别任务。提出一种混合方法,将小波分析与ANNs相结合,通过小波分解重构将并发异常模式分解为基本的异常模式组合,无须用并发异常样本训练ANNs,实现对并发异常模式的有效识别。
关键词
小波分析
神经网络
并发异常模式
Keywords
wavelet analysis
neural networks
concurrent abnormal patterns
分类号
O213.1 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波重构的控制图并发异常模式识别研究
侯世旺
同淑荣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
9
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