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
基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法
1
作者
刘莉
刘玉敏
赵哲耘
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第8期44-50,共7页
为了有效降低特征维数并提高动态过程异常模式的识别精度,提出基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法。本文首先提取能反映质量异常模式的16个统计特征与7个形状特征,再使用粗糙集(RS)约简特征集合以剔除冗余特征与...
为了有效降低特征维数并提高动态过程异常模式的识别精度,提出基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法。本文首先提取能反映质量异常模式的16个统计特征与7个形状特征,再使用粗糙集(RS)约简特征集合以剔除冗余特征与干扰特征。同时,使用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数,并采用GA-SVM模型识别质量异常模式。仿真实验表明:粗糙集筛选后得到的12个特征具有较强区分动态过程是否出现异常状况的能力,遗传算法参数寻优后的支持向量机识别质量异常模式的精度明显高于其他同类型的模型,因此,本文提出的RS-GA-SVM模型具有良好的识别精度与稳健性,能够对动态过程进行有效监控。
展开更多
关键词
动态过程
质量异常模式
粗糙集
支持向量机
遗传算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法
1
作者
刘莉
刘玉敏
赵哲耘
机构
河南工业大学管理学院
郑州大学商学院
郑州大学发展规划处
郑州大学国际质量发展研究院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第8期44-50,共7页
基金
教育部人文社会科学研究项目(22YJC790082)
河南省哲学社会科学规划项目(2023CJJ133)
+1 种基金
中国博士后科学基金第74批面上资助项目(2023M741072)
中国博士后科学基金第17批特别资助项目(2024T170248)。
文摘
为了有效降低特征维数并提高动态过程异常模式的识别精度,提出基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法。本文首先提取能反映质量异常模式的16个统计特征与7个形状特征,再使用粗糙集(RS)约简特征集合以剔除冗余特征与干扰特征。同时,使用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数,并采用GA-SVM模型识别质量异常模式。仿真实验表明:粗糙集筛选后得到的12个特征具有较强区分动态过程是否出现异常状况的能力,遗传算法参数寻优后的支持向量机识别质量异常模式的精度明显高于其他同类型的模型,因此,本文提出的RS-GA-SVM模型具有良好的识别精度与稳健性,能够对动态过程进行有效监控。
关键词
动态过程
质量异常模式
粗糙集
支持向量机
遗传算法
Keywords
dynamic process
quality anomaly pattern
rough set
support vector machine
genetic algorithm
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.4 [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
基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法
刘莉
刘玉敏
赵哲耘
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
0
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
