混合分类算法及其在质量改进中的应用研究

【类型】学位论文

【作者】王萌 

【关键词】 流形学习 支持向量机 质量改进 质量分类 核函数 决策规则

【学位授予单位】西北工业大学

【学位年度】2014

【学位名称】博士

【分类号】TP18

【导师姓名】孙树栋

【摘要】质量是制造业的生命线。当今的制造业已经进入了信息化、智能化、网络化的新阶段，质量分析与改进问题是高维、海量、复杂数据的分类问题。本文针对质量分析与改进问题的分类算法展开深入研究。主要研究内容及成果如下：1.提出了基于ISOMAP核空间的混合流形学习与支持向量机算法针对欧式空间中高维、海量、复杂质量数据的分析与改进问题，提出了基于ISOMAP核空间的混合流形学习与支持向量机算法(An ISOMAP kernel basedhybrid manifold learning and support vector

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