未找到相关数据
适应智能质量控制的多分类支持向量机
被引：5
作者：
吴德会
机构：
[1] 九江学院电子工程学院
来源：
关键词：
多分类支持向量机;
统计质量控制;
控制图;
质量诊断;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
分析了现有控制图识别器在实际应用中存在的缺陷,并提出了一种基于支持向量机(SVM)的新方法.为了克服HAH多分类SVM(HAH-SVM)的缺陷,提高识别速度和准确率,设计了一种有针对性的SVM多分类器进行模式识别.仿真实验结果表明,该方法相对现有的BP和HAH-SVM方法能得到更高的识别率和识别速度,适合于工序的实时在线控制.
引用
收藏
页码：187 / 191+198
+198
页数：6
相关论文