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为了对控制图异常进行有效识别，以提高质量管理的自动化程度，促进企业信息化建设。通过将Monte Carlo方法产生的仿真数据进行线性变换编码，以提高样本的模式特征，然后在不同训练样本情况下。分别应用自适应修改学习率BP网络和概率神经网络进行训练识别，通过对结果的分析提出了实际生产中应用的策略．
基于神经网络的控制图异常模式识别研究
【摘 要】
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为了对控制图异常进行有效识别，以提高质量管理的自动化程度，促进企业信息化建设。通过将Monte Carlo方法产生的仿真数据进行线性变换编码，以提高样本的模式特征，然后在不同训练
【机 构】
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北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
【出 处】
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北京工业大学学报
【发表日期】
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2006年8期
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