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提出了一种基于主元分析（PCA）的控制图特征提取方法，先用常规控制图提取生产过程数据集，再将其高维特征进行线性组合并向低维空间投影，从而降低了分类器的输入维数，提高特征的敏感性。用一个含有6种趋势的20维特征数据集进行测试，通过PCA预处理后。特征被降到了3维并保留了88％的分类信息；再用BP分类器对特征提取前后的数据集进行识别，结果优于新型RSFM网络进行直接识别的效果。实验结果表明了本文方法的可行性和有效性。