基于adaboost算法的控制图模式识别应用研究

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1、硕士学位论文基于Adaboost算法的控制图模式识别应用研究作者：张江霞指导教师：宋华明教授南京理工大学2013年4月MasterDissertationAppliedResearchonControlChartPatternRecognitionBasedonAdaboostAlgorithmZhangJiangxiaSupervisedbyn啦SongHuamingNanjingUniversityofScience&TechnologyApril，2013声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除TDH以标注和致谢的部分外，不

2、包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：季￡尘鱼尹侈年莎月r日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生虢掣嗌纱，库多月丁日硕士论文基于Adaboost算法的控制图模式识别应用研究摘要质量管理在现代工业生产中的作用越来越突出，运用统计过程控

3、制是进行质量管理的重要手段。在众多过程监控分析和故障诊断工具中，质量控制图是最为经典、有效的一种。对控制图进行实时监控，对控制图的正常和异常模式进行准确识别，能够发现过程异常情况，消除潜在危险和隐患，保障工业生产的质量和安全，意义重大。本文首先介绍了质量控制图和控制图模式识别的含义与作用，总结和分析了前人在控制图模式识别领域所做出的一些研究成果。在此基础上，提出了全新的基于Adaboost算法的控制图模式识别方法。文章介绍了Adaboost算法的算法流程、特性，随后提出了Adaboost算法应用于控制图模式识别的优化策略。接着对本文使用的Adaboost算法智能诊断

4、程序设计和仿真流程进行了全面直观的介绍，包括六类控制图的描述方法、仿真数据流程、训练集＼测试集数据样本的生成，并重点介绍了基分类器(本文采用朴素贝叶斯分类器)选择的方法。最后通过大量的数据仿真实例，给出了在不同迭代次数和不同训练集样本数情况下的识别结果，证明了本文的算法要优于大多数前人所提出的算法。在此基础上进一步给出了在普通情况下的识别效果，并进行了改进。结果表明，Adaboot智能算法应用在控制图模式识别领域具有独特的优势和优良的性能。关键词：控制图模式识别，Adaboot智能算法，朴素贝叶斯分类器AbstractQualitymanagementisallin

5、creasinglyprominentroleinmodemindustriaIproduction，theuseofstatisticalprocesscontrolisanimportantmeansofq砌itymanagement．IIlmanyprocessmonitoringanalysisandtroubleshootingtools，qualitycon嘶lchansismemostclasslCandeffectiveone·Real-timemonitoringofthecontrolchart，Accurateide以ficationofnom

6、al锄dabnormalpattemofcontrolchart,thatwillbeabletofindproCeSsanomalies，e11minatepotentialdangersandrisks，protectthequalityandsafetyofindus仃iajproduction，itisofgreatsignificance．tirst，thispaperintroducedthemeaningandtheroleofqualitycon旬∞lcharts锄dcontrolchartpaRernrecognition，summarizedan

7、danalyzedtheresearchresultsmadebvourp陀de∞ssorsinthefieldofcontrolchartpattemrecognition．Onthisbasis，itproposedab啪dnewcontrolchartpaaemrecognitionmethodbasedonAdaboostalgorimm．ThearticledesCnbeQthealgorithmflowandcharacteristicsofAdaboostalgorithm，subsequentlvp掣sedtheoptimizationstrat