为了提高SPC(Statistical Process Control)控制图的识别效果,提出了一种采用改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的方法来进行控制图模式识别。首先,对控制图进行特征提取;然后,采用改进的序列前向选择法对特征进行选择,...为了提高SPC(Statistical Process Control)控制图的识别效果,提出了一种采用改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的方法来进行控制图模式识别。首先,对控制图进行特征提取;然后,采用改进的序列前向选择法对特征进行选择,减少了特征间的相关性和冗余性;最后,利用极限学习机来进行模式识别。仿真结果显示,改进方法的识别率可达到98.7%,从而为控制图提供了一种有效的识别方法。展开更多
文摘为了提高SPC(Statistical Process Control)控制图的识别效果,提出了一种采用改进序列前向选择法(ISFS)和极限学习机(ELM)相结合的方法来进行控制图模式识别。首先,对控制图进行特征提取;然后,采用改进的序列前向选择法对特征进行选择,减少了特征间的相关性和冗余性;最后,利用极限学习机来进行模式识别。仿真结果显示,改进方法的识别率可达到98.7%,从而为控制图提供了一种有效的识别方法。
