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控制图异常模式的识别技术研究
被引：2
作者：
乐清洪
张锋铭
李建文
朱名铨
机构：
[1] 西北工业大学机电工程学院
来源：
关键词：
SLFM网络;
控制图;
模式识别;
D O I：
10.16080/j.issn1671-833x.2003.02.007
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
质量控制图中所呈现出的异常状态可揭示出加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的控制图模式识别模型 ,该模型不仅能够识别控制图的 6种基本模式 ,对混合型的异常模式也能够有效识别。数字仿真表明 ,该模型训练速度快 ,识别精度高 ,并且具有很强的可塑性 ,适用于质量控制图的在线实时模式识别
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