基于集成支持向量机的高维过程监控

基于集成支持向量机的高维过程监控

论文摘要

针对传统基线模型控制图在高维过程监控中不适用的问题,实时对比(RTC)方法将过程监控问题转化为实时分类问题。将集成支持向量机作为分类器运用到RTC方法中,通过设置不同参数水平的支持向量机实现个体分类器的差异性,达到对不同程度过程偏移都有更好的监控效果的目的。对于多元正态分布和非正态分布2种情况分别进行仿真实验,结果表明集成支持向量机能够更快速识别不同程度的过程偏移,实现对高维过程的实时监控。

论文目录

  • 1 基于支持向量机的实时对比
  •   1.1 实时对比方法
  •   1.2 支持向量机原理
  •   1.3 统计量计算
  • 2 集成支持向量机控制图
  •   2.1 集成学习
  •   2.2 控制图的建立
  •     (1) 控制线确定
  •     (2) 参数组合的选择
  •     (3) 个体学习器数量的确定
  • 3 实验分析
  •   3.1 多元正态分布
  •   3.2 非正态分布
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 田少娟

    关键词: 高维过程监控,集成学习,支持向量机,实时监控

    来源: 甘肃科学学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 数学,工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 天津大学管理与经济学部

    分类号: TP181;TB114.2

    DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.03.025

    页码: 147-152

    总页数: 6

    文件大小: 458K

    下载量: 85

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