基于差分进化的支持向量机及其在柔性基板制造过程异常识别中的应用

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基于差分进化的支持向量机及其在柔性基板制造过程异常识别中的应用

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基于差分进化的支持向量机及其在柔性基板制造过程异常识别中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-16页
1.1 研究背景及意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-13页
1.2.1 统计过程控制及控制图模式	第10-12页
1.2.2 支持向量机及其优化	第12-13页
1.3 研究内容与论文结构	第13-16页
第二章统计过程控制	第16-26页
2.1 统计过程控制	第16-17页
2.2 控制图	第17-23页
2.2.1 控制图工作原理	第18页
2.2.2 评价指标	第18-19页
2.2.3 两种错误	第19页
2.2.4 常用控制图	第19-23页
2.3 控制图异常模式	第23-26页
第三章支持向量机	第26-43页
3.1 统计学习理论	第26-30页
3.1.1 结构风险最小化	第27-29页
3.1.2 VC维	第29-30页
3.2 支持向量机	第30-39页
3.2.1 线性分类器	第30-33页
3.2.2 核函数	第33-36页
3.2.3 软间隔与松弛变量	第36-39页
3.3 多分类支持向量机	第39-43页
第四章基于多策略差分进化算法的支持向量机	第43-59页
4.1 差分进化算法	第43-47页
4.2 混合进化参数策略（FDE-SVM）	第47-51页
4.3 种群规模自适应策略及优化的支持向量机（FDE-PS-SVM）	第51-53页
4.4 实验与结果分析	第53-58页
4.4.1 参数设置	第53-55页
4.4.2 两个策略的性能	第55-56页
4.4.3 与经典算法的比较	第56-58页
4.5 本章小结	第58-59页
第五章基于支持向量机的柔性基板制造过程异常识别	第59-70页
5.1 柔性基板制造工艺特征	第59-61页
5.2 柔性基板关键参数与异常模式	第61-63页
5.3 柔性基板制造过程异常模式识别	第63-64页
5.4 实验结果与分析	第64-69页
5.4.1 实验数据源	第64-66页
5.4.2 二类异常模式实验	第66-68页
5.4.3 多类异常模式实验	第68-69页
5.5 本章小结	第69-70页
总结与展望	第70-72页
参考文献	第72-76页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第76-77页
致谢	第77-78页
附件	第78页

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