【摘 要】
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针对多变量过程均值异常模式类型数量太大、一般模式识别工具难以适应的问题,提出优化有向无环图支持向量机。该方法识别效率高,并通过启发式方法生成优化的拓扑结构,即先根
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针对多变量过程均值异常模式类型数量太大、一般模式识别工具难以适应的问题,提出优化有向无环图支持向量机。该方法识别效率高,并通过启发式方法生成优化的拓扑结构,即先根据定义在核空间的模式类型平均差异测度对类型编号排序,再依序提取对应两分类支持向量机组成有向无环图结构,使越易区分类型间的支持向量机越靠上层布置,由此缓解分类误差累积效应和弥补上层出现类型分类容错能力的不足,保证相对较高的总体分类准确度。仿真实验表明,优化有向无环图支持向量机用于多变量过程均值异常模式的识别相比其他几种多分类支持向量机在识别精度和效率上具有综合优势。基于优化有向无环图支持向量机构建了多变量过程均值异常识别模型,并在实际齿轮生产中进行了应用实验,验证了模型的有效性和实用性。
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