组合机床与自动化加工技术
組閤機床與自動化加工技術
조합궤상여자동화가공기술
MODULAR MACHINE TOOL & AUTOMATIC MANUFACTURING TECHNIQUE
2010年
6期
97-100
,共4页
多元统计过程控制%均值偏移诊断%支持向量机%仿真
多元統計過程控製%均值偏移診斷%支持嚮量機%倣真
다원통계과정공제%균치편이진단%지지향량궤%방진
研究了关联向量机(Relevance Vector Machine)的基本原理及其训练方法,针对T2控制图的诊断问题,在假设过程协方差矩阵保持不变的前提下,建立了一种基于RVM的T2控制图均值偏移模型,该模型单独对过程各变量进行均值偏移诊断,并能指出均值偏移的方向.以一个三维过程为例,根据不同的均值偏移模型,产生 SVM训练样本和测试样本.仿真分析结果表明,文章构建的模型对不同均值偏移模式下的测试数据的分类正确率均超过70%,大部分情况下超过80%.
研究瞭關聯嚮量機(Relevance Vector Machine)的基本原理及其訓練方法,針對T2控製圖的診斷問題,在假設過程協方差矩陣保持不變的前提下,建立瞭一種基于RVM的T2控製圖均值偏移模型,該模型單獨對過程各變量進行均值偏移診斷,併能指齣均值偏移的方嚮.以一箇三維過程為例,根據不同的均值偏移模型,產生 SVM訓練樣本和測試樣本.倣真分析結果錶明,文章構建的模型對不同均值偏移模式下的測試數據的分類正確率均超過70%,大部分情況下超過80%.
연구료관련향량궤(Relevance Vector Machine)적기본원리급기훈련방법,침대T2공제도적진단문제,재가설과정협방차구진보지불변적전제하,건립료일충기우RVM적T2공제도균치편이모형,해모형단독대과정각변량진행균치편이진단,병능지출균치편이적방향.이일개삼유과정위례,근거불동적균치편이모형,산생 SVM훈련양본화측시양본.방진분석결과표명,문장구건적모형대불동균치편이모식하적측시수거적분류정학솔균초과70%,대부분정황하초과80%.
