| 神经网络方法在自相关过程控制中的应用 |
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| 引用本文： | 何桢,刘冬生. 神经网络方法在自相关过程控制中的应用[J]. 工业工程, 2006, 9(6): 85-90 |
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| 作者姓名： | 何桢 刘冬生 |
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| 作者单位： | 天津大学,管理学院,天津,300072;天津大学,管理学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 将传统休哈特控制图应用于自相关过程控制时,会引发大量虚发报警.本文将使用时间序列模型模拟自相关过程并将神经网络方法引入自相关过程控制中.以神经网络特有的模式识别技术,对自相关过程中均值发生突变的情况进行监控,取得了良好效果.
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| 关 键 词： | 自相关过程 统计过程控制(SPC) 神经网络 |
| 文章编号： | 1007-7375(2006)06-0085-06 |
| 收稿时间： | 2005-07-04 |
| 修稿时间： | 2005-07-04 |
Using Neural Networks to Control Autocorrelated Process |
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| HE Zhen,LIU Dong-sheng. Using Neural Networks to Control Autocorrelated Process[J]. Industrial Engineering Journal, 2006, 9(6): 85-90 |
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| Authors: | HE Zhen LIU Dong-sheng |
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| Affiliation: | School of Management, Tianjin University, Tianjin 300072, China |
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| Abstract: | Traditional Shewhart control chart is not applicable in many automatic process because data from these industries are autocorrelated. In this research, a BP neural network is utilized to identify shifts in process parameter values from time series models with varying values of the autocorrelation coefficient. As a result, BP neural network succeeds in a good identification rate. |
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| Keywords: | autocorrelated process SPC neural network |
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