基于支撑向量机的产品质量监控研究应用

闫伟; 张浩; 陆剑峰

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基于支撑向量机的产品质量监控研究应用

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采用了一种新的机器学习方法--支持向量机,对流程企业中的历史数据进行分类分析,阐述了支持向量机的基本内容,对影响产品质量因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA),采用Libsvm训练了数据集,并与贝叶斯理论、BP神经网络和决策树ID3的分类结果比较,证明了算法的优越性,为产品的质量监控提供了有效依据.

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来源
《计算机工程》 |2006年第15期|184-186|共3页
作者
闫伟; 张浩; 陆剑峰;
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作者单位

同济大学CIMS研究中心;

上海;

200092;

上海电力学院电力与自动化工程学院;

上海;

200092;

同济大学CIMS研究中心;

上海;

200092;

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正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
支持向量机; 统计学习理论; 质量监控; 流程企业;

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