基于随机森林的统计控制图模式识别研究
王海燕1
侯琳娜2
1.北京信息科技大学机电工程学院,北京,1001922.西安理工大学经济与管理学院,陕西西安,710054
摘要：引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究.提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比.实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别.
关键词：统计控制图模式识别支持向量机决策树人工神经网络随机森林
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：北京市教委项目(71E1610959)西安理工大学项目(105-451118023)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 118-125 )
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