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液态硅胶注塑机支持向量机在注塑过程中的质量监控
来源:贝智特网络德标机械 | 作者:pro7850b0 | 发布时间: 2014-04-25 | 1484 次浏览 | 分享到:
液态硅胶注塑机-支持向量机（SVM）正在受到越来越多的关注，这对于神经网络（NNS）有显着的作用不同的应用领域
液态硅胶注塑机-支持向量机（SVM）正在受到越来越多的关注，这对于神经网络（NNS）有显着的作用不同的应用领域。然而，在质量监控很少有人注意给这个最新发展包罗万象的技术，在统计学习理论基础。在本文中，我们比较了C-SVM和ν-SVM分类器的径向基函数对应于在涉及塑料注塑机工业环境产品的故障数据集（RBF）NNS。胶辊机械目的是监测过程中的数据作为指示产品质量的手段，以便能够迅速地意想不到过程干扰作出响应。我们基于支持向量机方法利用了这一目标的第一部分。执行为适当的状态监测研究模型选择这相当于在超参数空间中搜索。在多类问题的提法提出，分类准确率报道为两种策略。得到的实验结果迄今指示与大幅度提高分类器泛化，以及更好的性能提升所选择的模型对实际案例的强度和有效性。
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