计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
19期
230-233
,共4页
熵值评估%谱聚类%生产状态分析%聚类分析
熵值評估%譜聚類%生產狀態分析%聚類分析
적치평고%보취류%생산상태분석%취류분석
实际生产过程呈现多模态,通过聚类分析可以了解生产状态,进行生产故障诊断或有针对性的质量检测,传统的线性分析方法难以有效提取非线性特性.谱聚类是较为先进的聚类方法,但常规的谱聚类分析是按照特征值的大小来进行特征选择的,而特征值的大小表示数据在特征向量上的方差信息；实际生产过程数据分布复杂,将熵值估计引入谱聚类特征选择中,并应用于生产过程状态的聚类分析中,分别利用标准数据、TE生产过程数据对方法的有效性进行验证.验证结果表明熵值评估谱聚类方法取得了更优的聚类结果,可以更加有效了解生产过程状态.
實際生產過程呈現多模態,通過聚類分析可以瞭解生產狀態,進行生產故障診斷或有針對性的質量檢測,傳統的線性分析方法難以有效提取非線性特性.譜聚類是較為先進的聚類方法,但常規的譜聚類分析是按照特徵值的大小來進行特徵選擇的,而特徵值的大小錶示數據在特徵嚮量上的方差信息；實際生產過程數據分佈複雜,將熵值估計引入譜聚類特徵選擇中,併應用于生產過程狀態的聚類分析中,分彆利用標準數據、TE生產過程數據對方法的有效性進行驗證.驗證結果錶明熵值評估譜聚類方法取得瞭更優的聚類結果,可以更加有效瞭解生產過程狀態.
실제생산과정정현다모태,통과취류분석가이료해생산상태,진행생산고장진단혹유침대성적질량검측,전통적선성분석방법난이유효제취비선성특성.보취류시교위선진적취류방법,단상규적보취류분석시안조특정치적대소래진행특정선택적,이특정치적대소표시수거재특정향량상적방차신식；실제생산과정수거분포복잡,장적치고계인입보취류특정선택중,병응용우생산과정상태적취류분석중,분별이용표준수거、TE생산과정수거대방법적유효성진행험증.험증결과표명적치평고보취류방법취득료경우적취류결과,가이경가유효료해생산과정상태.
