基千模糊c均值聚类算法的控制图模式识别与应用研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究现状

1.2.1 控制图模式识别方法研究

1.2.2 控制图模式识别的特征提取研究

1.2.3 模糊c均值聚类算法以及应用研究

1.2.4 文献综评

1.3 研究思路与方法

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.3.3 技术路线

第2章 相关理论概述

2.1 控制图基本理论

2.1.1 控制图原理

2.1.2 控制图的判异准则

2.1.3 控制图模式

2.2 模糊c均值聚类算法

2.3 本章小结

第3章 控制图数据获取及处理方法

3.1 基于蒙特卡洛方法的控制图模式数据生成

3.1.1 数据的选取原则

3.1.2 控制图的数学表达式

3.1.3 样本数据的生成

3.2 数据处理方法

3.2.1 小波函数特征提取算法简介

3.2.2 小波函数的选取原则

3.2.3 常用小波函数简介

3.2.4 一维离散小波变换的层数选择

3.3 本章小结

第4章 基于模糊c均值聚类算法的控制图模式识别

4.1 仿真试验流程设计

4.2 不同超参数设置下的识别精度

4.2.1 不同停止阈值对识别性能的影响

4.2.2 不同小波函数对识别性能的影响

4.2.3 不同训练样本量对识别性能的影响

4.3 最优识别精度及相关参数

4.4 本章小结

第5章 对比分析与应用研究

5.1 对比分析

5.2 生产案例应用研究

5.3 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录A

A.1 样本训练程序代码

A.2 样本测试程序代码

附录B

B.1 实际生产案例数据

攻读学位期间的研究成果