【摘要】：針對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜且樣本量較小的非線性輪廓控制問(wèn)題,提出一種基于離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪廓異常狀態(tài)監(jiān)控方法。對(duì)于收集的小樣本數(shù)據(jù),首先采用支持向量回歸機(jī)擬合出樣本輪廓;然后將該過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)輪廓設(shè)置為吸引子,按照一定的編碼方法將其存儲(chǔ)于Hopfield網(wǎng)絡(luò)中,再利用該網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想功能,判斷新的樣本輪廓是否發(fā)生了變異;最后將該方法與支持向量數(shù)據(jù)描述算法方法進(jìn)行對(duì)比。研究顯示,所提方法平均誤識(shí)率以及平均運(yùn)行鏈長(zhǎng)均較小,較適用于復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程中的異常輪廓監(jiān)控。
[Abstract]:Aiming at the nonlinear contour control problem with complex data relationship and small sample size, a method of contour abnormal state monitoring based on discrete Hopfield neural network is proposed. For the small sample data collected, the sample contour is first fitted by support vector regression machine, and then the standard contour of the process is set as an attractor, which is stored in the Hopfield network according to a certain coding method. Then the associative function of the network is used to judge whether the new sample profile has changed or not. Finally, the method is compared with the support vector data description algorithm. The results show that the average error rate and the average running chain length of the proposed method are small, which is more suitable for the abnormal profile monitoring in complex production processes.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71571168)
【分類號(hào)】：TP13;TP18

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本文編號(hào)：2200882