论文部分内容阅读
近年来,人工神经网络被广泛应用于复杂过程质量异常的监控中。文献表明人工神经网络方法存在结构选择困难的问题,其解决主要通过研究人员的经验,耗时多且识别率低。本文提出使用概率神经网络来识别六类典型控制图模式,以改进神经网络识别器的设计效率。研究和仿真试验结果表明,概率神经网络不仅拓扑结构设计简单,而且识别率高。