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通过统计过程控制图的模式识别可以判断生产状态的类型,帮助管理人员及时调整生产线以维持高质量的产品生产.文章首先将统计过程控制图的统计特征和形状特征进行整理,通过主成分分析方法进行降维,将高维特征数据进行线性组合并向低维空间投影,减少分类器输入维数;之后利用支持向量机进行控制图的多分类模式识别;最后通过仿真数据集和实例数据集进行比较验证.结果表明,基于主成分分析的统计过程控制图模式识别方法在分类准确率方面有显著提升,在漏报率和虚警率方面有显著降低,测试结果稳定,更适合统计过程控制图的模式识别.