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改进的PSO-SVM在控制图识别中的应用研究
其他题名The application and research of control chart recoginition using the improved PSO-SVM
肖忠保; 陈书宏; 王宇
作者部门智能检测与装备研究室
关键词Pso Svm 控制图
发表期刊制造业自动化
ISSN1009-0134
2015
卷号37期号:18页码:127-130
产权排序1
摘要传统的粒子群支持向量机(PSO-SVM)识别控制图算法主要研究的是利用PSO算法优化SVM决策函数中所含的参数然后进行控制图的识别,没有把SVM所用的特征向量作为变量进行一起优化改进,即所有优化过的决策函数都用的是同样的特征向量。把特征向量也作为优化变量并把这种算法和以前的网格搜索算法和传统PSO算法在控制图识别精度和所用的迭代次数上做了比较,发现改进后的算法在识别精度相近的情况下迭代次数明显减少,更加有利于控制图的在线应用。
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/17236
专题智能检测与装备研究室
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
肖忠保,陈书宏,王宇. 改进的PSO-SVM在控制图识别中的应用研究[J]. 制造业自动化,2015,37(18):127-130.
APA 肖忠保,陈书宏,&王宇.(2015).改进的PSO-SVM在控制图识别中的应用研究.制造业自动化,37(18),127-130.
MLA 肖忠保,et al."改进的PSO-SVM在控制图识别中的应用研究".制造业自动化 37.18(2015):127-130.
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