【摘 要】
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为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的，提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控
【机 构】
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天津大学管理与经济学部,石河子大学机电学院
【出 处】
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天津大学学报：自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（70931004）,国家自然科学基金资助项目（71002105）,国家自然科学基金青年基金资助项目（70802043）.
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为了诊断多元控制图发出的报警信号是由哪一个或者哪些变量组合发生均值偏移引起的，提出了基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量机（SVM）多元控制图均值偏移诊断模型．模型中使用丁。控制图对多元过程进行控制，在假设过程方差．协方差矩阵保持不变的前提下，根据不同的均值偏移模式，产生SVM训练数据集和测试数据集，用Ps0对SVM的参数进行优化，最终得到优化的SVM模型．结果表明，基于粒子群优化算法的支持向量机模型（SVM．PSO）比基于SVM和基于神经网络（ANN）模型的分类能力更强，分类准确率超过85％．
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