【摘 要】
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对质量控制图的异常模式进行参数估计可进一步揭示加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的参数估计方法 ,可对异常模式的参数进行有效估计。数字仿真表明 ,该
【机 构】
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西北工业大学,西北工业大学,西北工业大学,西北工业大学
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对质量控制图的异常模式进行参数估计可进一步揭示加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的参数估计方法 ,可对异常模式的参数进行有效估计。数字仿真表明 ,该网络训练速度快、估计的精度高 ,且有很强的可塑性 ,适用于控制图异常模式的在线实时参数估计。
Parameter estimation of the abnormal pattern of the quality control chart can further reveal the potential quality problems in the process. This paper presents a parameter estimation method based on SLFM network, which can effectively estimate the parameters of abnormal modes. The numerical simulation shows that the network has the advantages of fast training speed, high precision of estimation and strong plasticity, and is suitable for online real-time parameter estimation of abnormal patterns of control charts.
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