【摘 要】
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研究了关联向量机（Relevance Vector Machine）的基本原理及其训练方法,针对T2控制图的诊断问题,在假设过程协方差矩阵保持不变的前提下,建立了一种基于RVM的T2控制图均值偏移模
【机 构】
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天津职业大学电子信息工程学院,天津大学管理学院
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研究了关联向量机（Relevance Vector Machine）的基本原理及其训练方法,针对T2控制图的诊断问题,在假设过程协方差矩阵保持不变的前提下,建立了一种基于RVM的T2控制图均值偏移模型,该模型单独对过程各变量进行均值偏移诊断,并能指出均值偏移的方向。以一个三维过程为例,根据不同的均值偏移模型,产生SVM训练样本和测试样本。仿真分析结果表明,文章构建的模型对不同均值偏移模式下的测试数据的分类正确率均超过70%,大部分情况下超过80%。
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