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基于全方位优化算法的改进马田系统分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对马田系统的若干不足, 提出一种改进的马田系统优化模型, 其核心思想是 根据分类问题的目的和特点提出若干优化目标, 采用优化模型替代正交表和信噪比筛选关键变量. 针对模型的特点, 采用了一种全方位优化算法进行求解. 通过对4个 UCI数据集的算例分析表明, 该方法不仅有较好的分类精度, 且能筛选关键变量, 降维效果明显. 最后对一个实际生产案例 进行了研究, 结果表明该方法在保持高分类效率的情况下, 能够显著减少质量检测变量, 降低成本, 提高生产效率. 相似文献
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在已有Vp控制图基础上,结合BL转换规则,构建了新的控制图经济模型,给出了相应的费用函数.将其与现有Vp(?)控制图进行了比较分析,发现在缩短报警时间、节约费用方面,所构建的模型有着明显的优势.此外,运用实际案例验证了模型的节约效果,并运用遗传算法、析因试验设计和多元回归方法,对过程参数和费用参数进行了敏感性分析. 相似文献
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在已有Vpverline{X}控制图基础上, 结合B&L转换规则,构建了新的 控制图经济模型, 给出了相应的费用函数. 将其与现有Vpverline{X}控制图进行了比较分析, 发现在缩短报警时间、节约费用方面, 所构建的模型有着明显的优势. 此外,运用实际案例验证了模型的节约效果,并运用遗传算法、析因试验设计和多元回归方法,对过程参数和费用参数进行了敏感性分析. 相似文献
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