摘要：引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究。提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比。实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别。

关键词：统计控制图 模式识别 支持向量机 决策树 人工神经网络 

单位：北京信息科技大学机电工程学院; 北京100192; 西安理工大学经济与管理学院; 陕西西安710054