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将传统修哈特控制图应用于自动化连续生产过程,经常会引发大量虚发报警。使用神经网络方法对存在相关性的连续生产过程进行研究时,取得了良好效果。本文在使用BP神经网络对自相关过程进行监控的基础之上,对隐层神经元数对于神经网络训练收敛性及识别率的影响进行分析研究。针对一定的输入层神经元数,选择合适的隐层神经元数将极大的改善网络的训练效果并提高网络的识别率。 相似文献
3.
实践证明,使用传统休哈特控制图控制自相关过程会造成大量虚发报警,使得控制图的灵敏度大大降低。神经网络方法以其独特的模式识别技术,在对自相关过程进行识别的尝试中,显示出了极大的优越性。文章针对自相关过程中渐进式均值漂移的模型,以神经网络方法进行检测,取得了良好效果。 相似文献
4.
神经网络方法在自相关过程控制中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
将传统休哈特控制图应用于自相关过程控制时,会引发大量虚发报警.本文将使用时间序列模型模拟自相关过程并将神经网络方法引入自相关过程控制中.以神经网络特有的模式识别技术,对自相关过程中均值发生突变的情况进行监控,取得了良好效果. 相似文献
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基于SMIC 0.35μm嵌入式EEPROM工艺实现了一款256byte的超低功耗EEPROMIP核。典型情况下.读电流为40μA,页编程电流为250μA,特别适合RFID(Radio Frequency Identiffcation)标签芯片的应用。针对芯片中各种功耗的来源进行了详细的分析,并给出了相应的实现方法。 相似文献
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