【摘 要】
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根据控制图的6种模式类型,提出在全生命周期过程中采用BP神经网络技术对P控制图进行模式识别。首先采用蒙特卡洛法对BP神经网络进行建模,然后对实际生产数据生成的P控制图进
【机 构】
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苏州工业职业技术学院电子与通信工程系
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20160352);苏州市科技局农业科技创新项目(SNG2018037)
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根据控制图的6种模式类型,提出在全生命周期过程中采用BP神经网络技术对P控制图进行模式识别。首先采用蒙特卡洛法对BP神经网络进行建模,然后对实际生产数据生成的P控制图进行模式识别,最后对造成不良品率上升阶跃和上升趋势两种模式的原因进行了分析,并以电能表液晶黑屏故障为例说明了控制图模式识别的反馈作用。
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