基于统计特征的动态过程质量异常模式识别

发布时间：2018-02-15 12:31

  本文关键词： 动态过程 统计特征 相关性检验 模式识别 支持向量机　出处：《统计与决策》2017年19期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章针对目前动态过程质量异常模式的识别精度不高的问题,提出一种基于统计特征的动态过程质量异常模式识别方法。该方法首先提取出样本数据的16个统计特征,再通过相关性分析筛选出相关性较小的统计特征;然后将筛选后的相关性较小的统计特征输入支持向量机(SVM)分类器进行识别。通过仿真实验进行验证,实验结果表明,基于统计特征的异常模式识别模型能够提高整体的识别精度,可适用于生产现场的质量监控。
[Abstract]:In order to solve the problem of low recognition accuracy of the current dynamic process quality anomaly pattern , a dynamic process quality anomaly pattern recognition method based on statistical characteristics is proposed . The method comprises the following steps : firstly , extracting 16 statistical characteristics of the sample data , and then selecting a statistical characteristic with small correlation by correlation analysis ; and then carrying out verification through a statistical characteristic input support vector machine ( SVM ) classifier after screening .

【作者单位】： 郑州大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71672182;U1504703)
【分类号】：O212;TP18

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本文编号：1513269