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福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目(JA03114S)

作品数:2 被引量:19H指数:2
相关作者:吴少雄更多>>
相关机构:福建工程学院更多>>
发文基金:福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇小波
  • 2篇小波变换
  • 2篇模式识别
  • 2篇概率神经网络
  • 2篇波变换
  • 1篇专家系统
  • 1篇小波概率神经...
  • 1篇控制图
  • 1篇工序质量
  • 1篇工序质量控制

机构

  • 2篇福建工程学院

作者

  • 2篇吴少雄

传媒

  • 1篇计算机集成制...
  • 1篇中国机械工程

年份

  • 2篇2006
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
智能统计工序质量控制的体系研究被引量:15
2006年
针对统计工序质量控制的要求,提出了智能控制体系的基本框架,论述了控制图模式的分类及其表达。对智能统计工序质量控制的控制图模式识别、控制图异常模式的参数估计和诊断分析专家系统3个主要方面进行了分析,并提出了解决方案和系统模型。在模型构造中,采用小波概率神经网络进行控制图的模式识别和控制图异常模式的参数估计。模拟仿真和实际应用结果表明:该方法结构简单、收敛速度快、识别准确率高,能够满足控制图在线检测和分析的需要。
吴少雄
关键词:小波变换概率神经网络模式识别专家系统
基于小波概率神经网络的控制图模式识别被引量:4
2006年
提出了控制图模式识别的基本框架,描述了控制图异常状态的三种形式,即基本模式、特殊模式和混合模式。针对特殊模式和混合模式,提出了将输入数据经小波分解后的近似系数与各层细节系数的能量成分组成的特征向量作为概率神经网络的输入进行控制图模式识别的方法。仿真实验结果表明,该方法结构简单、收敛速度快、识别精度高、Ⅰ型错判和Ⅱ型错判低,适合于控制图模式识别。
吴少雄
关键词:小波变换概率神经网络控制图模式识别
共1页<1>
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