Research on Quality Anomaly Recognition Method Based on Optimized Probabilistic Neural Network
المؤلفون المشاركون
Li, Li-li
Gao, Jian-min
Li, Hui
Chen, Kun
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Aiming at the problems of the lack of abnormal instances and the lag of quality anomaly discovery in quality database, this paper proposed the method of recognizing quality anomaly from the quality control chart data by probabilistic neural network (PNN) optimized by improved genetic algorithm, which made up deficiencies of SPC control charts in practical application.
Principal component analysis (PCA) reduced the dimension and extracted the feature of the original data of a control chart, which reduced the training time of PNN.
PNN recognized successfully both single pattern and mixed pattern of control charts because of its simple network structure and excellent recognition effect.
In order to eliminate the defect of experience value, the key parameter of PNN was optimized by the improved (SGA) single-target optimization genetic algorithm, which made PNN achieve a higher rate of recognition accuracy than PNN optimized by standard genetic algorithm.
Finally, the above method was validated by a simulation experiment and proved to be the most effective method compared with traditional BP neural network, single PNN, PCA-PNN without parameters optimized, and SVM optimized by particle swarm optimization algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Li-li& Chen, Kun& Gao, Jian-min& Li, Hui. 2020. Research on Quality Anomaly Recognition Method Based on Optimized Probabilistic Neural Network. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210221
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Li-li…[et al.]. Research on Quality Anomaly Recognition Method Based on Optimized Probabilistic Neural Network. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210221
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Li-li& Chen, Kun& Gao, Jian-min& Li, Hui. Research on Quality Anomaly Recognition Method Based on Optimized Probabilistic Neural Network. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210221
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210221
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