【摘 要】
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针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮
【基金项目】
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国家然科学基金项目（71571168）
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针对数据关系复杂且样本量较小的非线性轮廓控制问题,提出一种基于离散Hopfield神经网络的轮廓异常状态监控方法。对于收集的小样本数据,首先采用支持向量回归机拟合出样本轮廓;然后将该过程的标准轮廓设置为吸引子,按照一定的编码方法将其存储于Hopfield网络中,再利用该网络的联想功能,判断新的样本轮廓是否发生了变异;最后将该方法与支持向量数据描述算法方法进行对比。研究显示,所提方法平均误识率以及平均运行链长均较小,较适用于复杂生产过程中的异常轮廓监控。
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