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质量控制图中趋势模式的综合识别方法
引用本文:李孟清,陈志祥.质量控制图中趋势模式的综合识别方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2000,28(5):24-26.
作者姓名:李孟清  陈志祥
作者单位:华中理工大学机械科学与工程学院
基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目! (86 3 5 11 9844 0 0 4)
摘    要:提出了一种综合模糊技术与神经网络技术对基于控制图的趋势模式进行自动分类识别的智能方法 .将控制图作为信息图用于趋势模式的提取 ,用模糊化的控制图模式数据构造训练集 ,将训练后的BP神经网络用来对趋势模式进行自动分类识别 .该方法为工序状态异常模式识别提供了一种新的方法 ,提高了工序异常状态分类识别的效率和可靠性 .最后用实例进行了仿真实验

关 键 词:下一代制造系统  质量控制图  模糊集  神经网络  模式识别
修稿时间:1999-11-19

A Synthetical Approach of Fuzzy Logic and Neural Network for Trend Pattern Recognition in Control Charts
Li Mengqing,Chen Zhixiang.A Synthetical Approach of Fuzzy Logic and Neural Network for Trend Pattern Recognition in Control Charts[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2000,28(5):24-26.
Authors:Li Mengqing  Chen Zhixiang
Institution:Li Mengqing Chen Zhixiang
Abstract:An intelligent method is proposed which adapts a synthetical technology of fuzzy logic and neural network to identifying trend pattern in control chart. While universal control chart is used for extracting data sets of trend pattern, training data sets of neural network is made of fuzzy data from sampling data in universal control chart. The trend pattern in control chart is detected out and classified by neural network trained by BP algorithm. The result is tested by one example using neural network toolbox of MATLAB.
Keywords:next generation manufacturing system (NGMS)  control charts  fuzzy sets  neural network  pattern recognition
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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