论文摘要
根据控制图的6种模式类型,提出在全生命周期过程中采用BP神经网络技术对P控制图进行模式识别。首先采用蒙特卡洛法对BP神经网络进行建模,然后对实际生产数据生成的P控制图进行模式识别,最后对造成不良品率上升阶跃和上升趋势两种模式的原因进行了分析,并以电能表液晶黑屏故障为例说明了控制图模式识别的反馈作用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卜树坡,陈丽,赵展
关键词: 全生命周期管理,电能表,控制图,模式识别
来源: 电测与仪表 2019年18期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 苏州工业职业技术学院电子与通信工程系
基金: 江苏省自然科学基金项目(BK20160352),苏州市科技局农业科技创新项目(SNG2018037)
分类号: TM933.4
DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.018.019
页码: 134-140
总页数: 7
文件大小: 2031K
下载量: 120
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