文献类型：期刊文章

作　　者：胡胜[1] 李太福[2] 魏正元[1] 颜克胜[1]

机构地区：[1]重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054 [2]重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51075418);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2010BB2285)

年　　份：2012

卷　　号：32

期　　号：9

起止页码：2520-2522

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对异常特征之间存在较大的相似性而带来的网络结构复杂和识别精度不高的问题,提出一种基于核主元分析的神经网络控制图模式识别方法。先通过核方法将低维空间中的非线性特征转化为高维空间中的线性特征,再将其进行线性组合并向低维空间投影,然后用BP神经网络分类器对控制图模式进行识别。通过仿真进行验证,结果显示该方法对控制图各个模式能够有效聚类,并且识别精度得到提高。

关 键 词：控制图 模式识别 核主元分析 神经网络 特征提取

分 类 号：TP183]