本文主要研究内容
作者李虹灿,田光杰（2019）在《基于提升小波与SVDD的非线性profile监控》一文中研究指出：针对函数式复杂且观测点位置固定的非线性profile监控问题,提出一种基于提升小波重构与支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的方法来监控非线性轮廓图的异常波动。首先采用提升小波对原始数据进行去噪重构处理,还原初始数据的有用信息。其次对去噪后的重构数据进行SVDD模型训练,通过Bootstrap重采样的方法确定控制限,提高模型寻参效率。最后对训练的模型进行生产过程的异常轮廓监控性能研究。通过计算机仿真实验表明,该方法在质量监控过程中的平均链长较短,能及时发现异常轮廓。
Abstract
zhen dui han shu shi fu za ju guan ce dian wei zhi gu ding de fei xian xing profilejian kong wen ti ,di chu yi chong ji yu di sheng xiao bo chong gou yu zhi chi xiang liang shu ju miao shu (Support Vector Data Description,SVDD)de fang fa lai jian kong fei xian xing lun kuo tu de yi chang bo dong 。shou xian cai yong di sheng xiao bo dui yuan shi shu ju jin hang qu zao chong gou chu li ,hai yuan chu shi shu ju de you yong xin xi 。ji ci dui qu zao hou de chong gou shu ju jin hang SVDDmo xing xun lian ,tong guo Bootstrapchong cai yang de fang fa que ding kong zhi xian ,di gao mo xing xun can xiao lv 。zui hou dui xun lian de mo xing jin hang sheng chan guo cheng de yi chang lun kuo jian kong xing neng yan jiu 。tong guo ji suan ji fang zhen shi yan biao ming ,gai fang fa zai zhi liang jian kong guo cheng zhong de ping jun lian chang jiao duan ,neng ji shi fa xian yi chang lun kuo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自组合机床与自动化加工技术的李虹灿,田光杰，发表于刊物组合机床与自动化加工技术2019年09期论文，是一篇关于非线性监控论文,提升小波论文,支持向量数据描述论文,组合机床与自动化加工技术2019年09期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自组合机床与自动化加工技术2019年09期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。