Recognition of Mixture Control Chart Pattern Using Multiclass Support Vector Machine and Genetic Algorithm Based on Statistical and Shape Features
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Control charts have been widely utilized for monitoring process variation in numerous applications.
Abnormal patterns exhibited by control charts imply certain potentially assignable causes that may deteriorate the process performance.
Most of the previous studies are concerned with the recognition of single abnormal control chart patterns (CCPs).
This paper introduces an intelligent hybrid model for recognizing the mixture CCPs that includes three main aspects: feature extraction, classifier, and parameters optimization.
In the feature extraction, statistical and shape features of observation data are used in the data input to get the effective data for the classifier.
A multiclass support vector machine (MSVM) applies for recognizing the mixture CCPs.
Finally, genetic algorithm (GA) is utilized to optimize the MSVM classifier by searching the best values of the parameters of MSVM and kernel function.
The performance of the hybrid approach is evaluated by simulation experiments, and simulation results demonstrate that the proposed approach is able to effectively recognize mixture CCPs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Min& Cheng, Wenming. 2015. Recognition of Mixture Control Chart Pattern Using Multiclass Support Vector Machine and Genetic Algorithm Based on Statistical and Shape Features. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073674
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Min& Cheng, Wenming. Recognition of Mixture Control Chart Pattern Using Multiclass Support Vector Machine and Genetic Algorithm Based on Statistical and Shape Features. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073674
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Min& Cheng, Wenming. Recognition of Mixture Control Chart Pattern Using Multiclass Support Vector Machine and Genetic Algorithm Based on Statistical and Shape Features. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073674
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073674
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر