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以稀土分离企业为背景,抽取联产品特点及质量属性,绘制单一产品的指数加权移动平均控制图和联产品的多元残差T2控制图,并将两类控制图进行对比分析,分析表明和EWMA控制图相比,联产品多元残差T2控制图能降低控制图虚发警报的概率。针对多元残差T2控制图发现的异常模式,采用支持向量机模型对异常模式进行分类处理,寻找分类规则,构造PSO-SVM分类器,运用粒子群算法对SVM参数寻优,并对得出的结果进行对比分析。分析表明该分类器能提高分类正确率,模式识别可以用于诊断稀土企业引起联产品多元残差T2控制图出现异常的原因,从而提高过程质量管理水平。 相似文献
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