| 用于控制图模式识别的广义神经网络系统 |
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| 引用本文： | 李宏光,况丹. 用于控制图模式识别的广义神经网络系统[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2009, 0(Z1) |
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| 作者姓名： | 李宏光 况丹 |
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| 作者单位： | 北京化工大学信息科学与技术学院; |
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| 基金项目： | 北京市重点学科基金资助项目(XK100100435) |
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| 摘 要： | 面向过程控制图的模式识别,提出了一个广义神经网络系统.该系统基于广义过程对象模型发生数据,离线训练后能够在线识别各类工业过程常见的控制图模式,模块化的设计使得神经网络系统的结构相对简单,有效地提高了网络的训练速度和模式识别的准确率.首先研究了广义过程对象模型参数对神经网络控制图模式识别率的影响,并基于此影响规律设计了包含模式识别分类模块与模式参数估计模块的集成化神经网络系统结构;其次使用基于广义对象模型产生的数据对神经网络系统进行了训练和验证,讨论了学习训练方法,并进行了控制图模式识别性能的仿真测试,获得了满意的结果.在TE过程仿真平台上进行了实验,给出了对上升阶跃模式和下降阶跃模式的识别结果,表明了具有较高的识别率.
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| 关 键 词： | 控制图模式识别 神经网络 广义过程对象 模块化 |
Generalized neural network system for control chart pattern recognition |
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| Li Hongguang Kuang Dan. Generalized neural network system for control chart pattern recognition[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2009, 0(Z1) |
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| Authors: | Li Hongguang Kuang Dan |
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| Affiliation: | Li Hongguang Kuang Dan(School of Information Science , Technology,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China) |
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| Abstract: | To recognize control chart patterns of processes,a generalized neural network system is proposed.The system is trained on off-line data based on a generalized process model,and it can be used to online recognize common control chart patterns of a variety of industrial processes.In addition,the modular design of the network can lead to simplicity in structure,as well as improvement in performance.First,the influences on control chart pattern recognition performance with different generalized process model pa... |
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| Keywords: | control chart pattern recognition neural network generalized process model modular structure |
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