论文摘要
为提高制造过程质量智能控制的控制效果,提出了一种基于双向长短时间记忆网络（Bidirectional LSTM,Bi-LSTM）的控制图失控模式识别方法。文中分析了其分类的基本原理,构建了控制图模式识别模型,并通过蒙特卡洛仿真方法生成仿真数据集,进行仿真实验验证。仿真实验结果表明,Bi-LSTM用于控制图模式识别,准确率相对多层感知机（MLP）、贝叶斯分类器有了显著提升,相比支持向量机（SVM）具有效率上的明显优势,且在大样本下识别准确率更高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 伍常亮,朱波,万育微,赵晟然
关键词: 控制图模式识别,深度学习,双向长短时间记忆网络,并行计算,蒙特卡洛仿真
来源: 软件 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 昆明理工大学机电工程学院
基金: 云南省人培项目(批准号:KKSY201401007)
分类号: TB114.2;TP181
页码: 89-95
总页数: 7
文件大小: 343K
下载量: 113
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标签：控制图模式识别论文; 深度学习论文; 双向长短时间记忆网络论文; 并行计算论文; 蒙特卡洛仿真论文;