适应智能质量控制的多分类支持向量机

作者：**会

来源：信息与控制, 2007, (02): 187-191+198.

• 多分类支持向量机
• 统计质量控制
• 控制图
• 质量诊断 multi-class support vector machine
• statistical quality control
• control chart
• quality diagnosis

分析了现有控制图识别器在实际应用中存在的缺陷,并提出了一种基于支持向量机(SVM)的新方法.为了克服HAH多分类SVM(HAH-SVM)的缺陷,提高识别速度和准确率,设计了一种有针对性的SVM多分类器进行模式识别.仿真实验结果表明,该方法相对现有的BP和HAH-SVM方法能得到更高的识别率和识别速度,适合于工序的实时在线控制.

• 出版日期2007
• 单位九江学院; 合肥工业大学