基于DHNN的非线性profile异常状态监控方法

发布时间：2018-08-24 12:54

【摘要】：针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法将其存储于Hopfield网络中,再利用该网络的联想功能,判断新的样本轮廓是否发生了变异;最后将该方法与支持向量数据描述算法方法进行对比。研究显示,所提方法平均误识率以及平均运行链长均较小,较适用于复杂生产过程中的异常轮廓监控。
[Abstract]:Aiming at the nonlinear contour control problem with complex data relationship and small sample size, a method of contour abnormal state monitoring based on discrete Hopfield neural network is proposed. For the small sample data collected, the sample contour is first fitted by support vector regression machine, and then the standard contour of the process is set as an attractor, which is stored in the Hopfield network according to a certain coding method. Then the associative function of the network is used to judge whether the new sample profile has changed or not. Finally, the method is compared with the support vector data description algorithm. The results show that the average error rate and the average running chain length of the proposed method are small, which is more suitable for the abnormal profile monitoring in complex production processes.
【作者单位】： 郑州大学管理工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71571168)
【分类号】：TP13;TP18

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本文编号：2200882