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动态过程质量异常模式ANN—SVM识别模型及仿真分析
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：郑州大学商学院,郑州450001
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（71272207;61271146）
作者： 刘玉敏, 周昊飞
关键词： 动态过程, 质量异常模式, 小波分解, 均值特征, 神经网络, 支持向量机
中文摘要：

为简化ANN网络结构、降低MSVM识别的复杂度,提高动态过程质量异常模式识别效率,文章提出了基于ANN—SVM的动态过程质量异常模式识别模型。首先,在ANN分类器中应用均值特征把整体变化趋势上具有相似性的六种质量模式划分为三大类别。其次,利用SVM分类器对这三类进行再识别。应用均值特征构建的ANN网络结构简单,无需对其进行参数优化,并且ANN分类器将多分类问题转化为三个两分类问题,降低了MSVM的分类数。仿真结果表明：所提出的识别模型比单一采用ANN或MSVM分类器的整体识别精度均有显著提高,且大大缩减了模型训练时间。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658