复杂加工过程质量智能预测研究与应用

【类型】学位论文

【作者】熊经纬 

【关键词】 改进极限学习机 质量智能预测 卷积神经网络 控制图模式识别 混合种群遗传人工神经网络

【学位授予单位】东华大学

【学位年度】2016

【学位名称】硕士

【分类号】TS103.6;|TP18

【导师姓名】杨建国

【摘要】产品质量是企业生存和发展的生命线。质量智能预测的目的在于对产品质量的提前控制,以避免实际生产过程中不合格品的出现。本文以复杂纺织加工过程为对象,研究基于智能算法的复杂加工过程质量预测,反演与控制方法。论文的主要研究内容如下:(1)基于核主成分分析(KPCA)与改进的极限学习机(Modified-extreme learning machine,MELM),构建了复杂产品关键质量参数的预测模型(KPCA-MELM),获得了优异的降维效果,通过结合遗传算法优化ELM算法的输入权值矩阵和隐含层偏差,避免随机产生

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