论文研究-基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别.pdf

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针对 SVM 和 PCA-SVM 进行质量控制图模式识别时泛化能力不足和识别精度不高的问题, 提出一种基于遗传优化的 PCA-SVM 控制图模式识别方法。该方法的基本思想是首先基于特征子空间降维方法, 运用 PCA 算法对原始特征样本进行主元分析, 有效降低原始特征样本维数并突出聚类, 提取各模式之间的主元特征; 然后把此特征看成遗传算法中一组染色体, 对支持向量机分类器核参数和惩罚因子进行二进制编码, 通过对随机产生的一组染色体进行模式识别, 并将此识别率作为遗传算法的适应度函数, 通过选择、交叉和变异操作, 对其参数进行自适应寻优; 最后用优化的支持向量机分类器进行控制图模式识别。通过仿真

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2019-07-22
  • 至尊王者

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