DEVELOPMENT OF REALISTIC QUALITY LOSS FUNCTIONS FOR INDUSTRIAL APPLICATIONS

1. Introduction A manufactured item usually has some characteristics, which are required to have some values for the proper functioning of the item. These characteristics are referred to as quality characteristics and the ideal value for each quality characteristic is called a target value. Usually, a range of values containing the target value are specified for each quality characteristic of the item, within which the item is classified as non-defective. Otherwise, the item is defective. A s…     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

考虑偏度特征的动态多响应稳健参数设计与优化

研究了具有动态特性的多响应稳健参数设计问题,分析了响应变量往往具有偏度特征的情况,提出了基于多元偏正态分布与响应曲面法相结合的动态多响应稳健优化模型,该模型不仅考虑了动态多响应之间的相关性,而且也考虑了尺度与偏度对动态多响应系统最优性与稳健性的影响。首先,利用非参数检验方法判断在信号因子不同水平下的各响应变量所服从的分布类型;其次,通过构建各响应变量在信号因子不同水平下的联合位置,尺度与偏度的响应曲面模型,进而建立基于多元偏正态分布的期望损失函数;然后,利用混合遗传算法对所构建的综合期望损失函数进行全局优化求解;最后,通过对具体的工业实例进行分析研究,结果表明本文所提出的方法能够有效地解决具有偏度特征的动态多响应稳健参数设计问题。     

DESIGNING THE OPTIMUM CONFIGURATIONS OF CIRCULAR AND SPHERICAL PRODUCT SPECIFICATIONS FOR MULTIPLE QUALITY CHARACTERISTICS

1. Introduction The problem of determining an optimal tolerance is equivalent to the problem of determining optimal specification limits, since the term tolerance refers to the distance between its lower and upper specification limits. Functional performance and economic considerations are the two primary factors affecting the design of tolerances. A tighttolerance usually implies high manufacturing cost due to additional manufacturing operations, slow processing rates, additional care on part…     

模型参数不确定的多响应参数和容差并行设计

针对模型参数不确定性问题,提出了一种考虑质量损失和制造成本的多响应参数和容差并行设计策略。首先,根据模型参数不确定与设计变量容差,构建多响应的质量损失函数;其次,通过试验数据建立容差成本模型,进而构建参数和容差并行设计的优化目标函数;然后,根据多目标优化算法得到最优参数和容差的Pareto解集,并采用单因素多元方差分析进行容差配置;最后,通过实际案例分析表明,该方法不仅改善了模型的预测性和稳健性能,而且获得了质量损失与制造成本之间的最佳平衡点,与传统的方法相比,能够在显著降低总成本的同时提高产品质量。     

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题, 在高斯过程(Gaussian process, GP)的建模框架下, 采用部分平行的GP(parallel partial GP, PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面, 在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言, 所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题, 而且能够获得更为稳健的优化结果, 运行效率更高。     

有色观测噪声下的多变量设置调整策略

针对存在初始设置偏差的离散的多变量生产制造过程，研究了观测噪声服从Auto-Rgressive （AR）模型的情况下，考虑调整花费成本为二次型函数时的设置调整问题，在建立过程状态空间方程的基础上，利用卡尔曼滤波方法在线估计过程的状态变量，根据随机二次型最优控制理论，得到了使过程质量损失最小的最优调整策略. 通过算例解释了最优调整策略的实现方法，并进行了仿真验证，结果表明，得到的调整策略与观测噪声为白噪声时的质量调整策略相比，能更好地减少过程总体质量损失.     

一种新的基于神经网络的非线性组合预测方法

一种新的基于神经网络的非线性组合预测方法文新辉牛明洁（西安电子科技大学，７１００７１）（新疆石油学院，乌鲁木齐８３００００）ＡＮｅｗＮｏｎｌｉｎｅａｒＣｏｍｂｉｎｅｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｏｎｔｈｅＢａｓｉｓｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ...     

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。     

基于EOF-SVD模型的多元时间序列相关性研究及预测

将奇异值分解同自然正交分解相结合,提出一种改进的正交奇异值分解方法.通过对原始数据进行自然正交分解,削弱原始数据之间的相关性,增强其用于分析及预测的能力,并得到相互正交的主成分代替原始数据进行奇异值分解,分析两个变量场之间的相关关系.在此基础上建立神经网络预测模型,实现多元时间序列的预测.采用该方法对三门峡处径流量同太平洋海温的耦合关系进行分析,并同常规奇异值分解方法进行比较,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于Copula-CVaR-EVT方法的供应链金融质物组合优化

为缓释当下供应链金融业务单一质物价格剧烈波动诱发的贷款集中度风险,异于股票、债券等金融资产组合基于短期风险预测优化框架,提出一类更具普适性的基于蒙特卡罗模拟法的质物组合长期风险预测方法,克服现有长期风险预测中视为基准的时间平方根法则缺陷;比对银行采取积极和保守投资策略,建立基于均值CVaR质物组合优化框架,引入改进均值方差优化框架进行对比分析.为准确测度质物组合长期CVaR,建立ARMA-EGARCH-EVT族模型以及多元tCopula模型,刻画现货质物收益率呈现出的自相关性、"尖峰厚尾"以及波动集聚性等典型事实特征以及质物间的非线性相关结构;从模型层面和研究对象层面进行敏感性分析以验证模型的稳健性以及结论的可靠性.实证结果显示:长期风险预测视角下均值CVaR框架较改进的均值方差模型更具优势,为风险限额管理下的商业银行提供一种组合质物风险管理的新框架和新模式.     

考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型及实证研究

考虑投资者的行为特征以及模型参数的不确定性,构建考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型.在前景理论的基础上,引入动态损失厌恶系数和动态财富参考点,建立动态前景理论价值函数.为了满足投资者的安全性要求,在模型中考虑机会约束,调整模型的保守程度.针对模型多期规划的特点,设计两阶段初始化策略.进一步地,在标准粒子群算法的基础上,根据种群性能的反馈信息,设计多频振动变异操作,提出改进的粒子群算法.实证结果表明:改进的粒子群算法能够有效提高算法的求解精度;考虑行为特征的多期鲁棒投资组合模型能够满足投资者的心理预期,且在实际投资决策中具有可行性.     

视频流媒体中源端基本层最佳速率确定算法

精细可扩展(fine grained scalable, FGS)编码是网络视频流行的编码技术之一. 采用FGS编码时, 基本层的速率选择需要在受益客户数量和视频编码效率之间进行折中. 为此, 本文提出了一个源端基本层最佳速率确定算法, 以最大化所有客户的观感体验. 论文首先提出了一个通过实验和曲线拟合建立 R-Q (Rate-Quality)函数曲线的方法, 在此基础上给出了缩小最佳基本层速率搜索空间的定理, 并针对单序列和多序列的不同特点和不问题复杂度, 提出了不同的算法. 针对单视频序化问题, 提出了改进的FGSOPT_N算法, 算法只用到了序列的R-Q函数曲线; 针对多视频序列问题是NP困难问题的实际, 提出了改进的定界MFGSOPT_N算法和改进的贪婪算法MFGS_N以确保找到最优基本层速率, 减少算法运行时间. 针对每种算法, 给出了实例进行算法效果的演示和对比. 结果显示提出的算法能可靠找到最优基本层速率.     

利用改进SA算法估计河流水质参数的仿真实验

将改进模拟退火法应用于求解分析河流水团示踪试验数据，确定河流水质参数的函数优化问题。针对标准SA算法收敛速度缓慢的弱点，采取了增加附加约束条件、设置内阈值提前降温和增加记忆功能等措施对算法进行了改进。仿真实验结果表明：1)改进措施能够明显地提高算法收敛速度，并可得到满意的参数计算结果；2)内循环次数不会对外循环次数产生明显的影响；3）内阈值的设置对算法的收敛速度影响非常明显，当其值与外阈值接近或相等时，算法的收敛性最佳：4)在研究的具体问题情况下，降温指数不宜过大，其在0．4—0.65之间取值为宜。     

基于时间加权SVM的指数优化复制模型与实证分析

本文研究了指数型基金管理中最核心的指数追踪问题.依据结构风险最小化思想,首先构造了以追踪误差为基础的损失函数,接着考虑了时间因素对历史追踪误差的影响,采用指数加权的方法将时间因素纳入追踪误差的分析中,利用SVM理论给出了指数复制问题的结构风险的形式,在此基础上构建了各种市场实际约束下最小化结构风险的时间加权SVM的指数优化复制模型,最后利用OR-Library中的5个市场指数历史数据进行了实证检验.结果表明本文提出的时间加权SVM模型能够显著提高样本外的追踪效果.同时使得追踪组合的鲁棒性有明显的改善,从而表明本文提出的时间加权SVM指数复制模型具有较高的理论和应用价值.     

图像光照补偿方法的研究

为了有效弱化光照对图像内容的影响,对现有的Gamma矫正方法进行了分析。并在计算复杂度不变的情况下,对原来的非线性函数进行了改进,构造了更合理的Gamma矫正曲线,使Gamma矫正方法的性能得到提高。针对彩色图像中的光照补偿问题,比较了基于不同彩色模型的处理方法。实验结果表明,本方法在弱化光照影响、提高图像质量方面具有良好的性能。     

自相关过程协方差阵的残差MEWMA控制图

本文研究多变量自相关过程协方差矩阵的质量监控问题.针对服从VAR(1)模型的多变量自相关过程,基于残差分析思想,将多变量指数加权移动平均(MEWMA)控制图用于对过程的监控.首先对残差MEWMA控制图统计量进行了推导,其次采用MonteCarlo仿真的方法,以平均运行链长为评价准则对残差MEWMA控制图的监控效果进行了分析.仿真结果表明,残差MEWMA控制图具有较好的监控效果.     

Dealing with coercion: Critical Systems Heuristics and beyond

This paper begins with an introduction to the philosophy and methodology of Critical Systems Heuristics (CSH). Following this, various citicisms of CSH are reviewed. One particularly important criticism is that CSH should not be seen as a replacement for other systems approaches, but as complementary to them. It is this idea of complementarity that has led several Critical Systems thinkers to take CSH, along with a number of other systems methods, and try to show that they are most appropriately used in different contexts. CSH, it is said, is at its most useful when we are confronted with coercive situations. However, in this paper it is argued that coercion is usually characterised by closure of debate. Therefore CSH, which depends upon the possibility of communication (or arbitration) between stakeholder groups, becomes redundant when coercion is experienced. It is further argued that coercion can only be addressed adequately by widening our definition of systems practice to include campaigning and direct political action. There is still considerable scope for developing these areas in the systems domain.     

基于单值数据过程能力指数的多元质量特性稳健参数设计

针对单值采样数据的多元质量特性稳健参数设计问题,考虑各质量特性偏差波动和方差波动的权重,提出了一种整合过程能力指数和熵权理论的多元质量特性稳健参数设计方法。该方法首先假定设计变量服从正态分布并建立各质量特性均值和方差模型;然后,通过熵权法分析各质量特性偏差波动和方差波动的权值,进而计算各质量特性的过程能力指数;最终,构建基于多元过程能力指数的目标函数。通过对实际案例分析说明,本文方法与其他参数设计方法相比,能够在考虑稳健性的同时更好地使质量特性满足产品规格和接近目标值。     

OPTIMAL AND ROBUST DETECTION OF MULTIVARIATE OUTLIERS FOR ELLIPTICALLY CONTOURED DISTRIBUTION

The outlier problem for a multivariate elliptically contoured distribu-tion's random sample with mean slippage is defined and the likelihood ratio test ofthe null hypothesis,in which there are no outliers,versus the alternative hypothesis,in which some outliers are present,is derived.We show that the testing problemis invariant under a group of affine transformations and obtain the maximal in-variance which is equivalent to the likelihood ratio testing statistic.Furthermore,the non-null and null density distribution functions of the likelihood ratio testingstatistic are derived.We find that the null density distribution function of thetesting statistic is robust and the density distribution function is a monotonicallikelihood ratio function of the maximal invariance.Therefore,the likelihood ratiotest is a uniformly most powerful invariant test among the group of affine transfor-mations.In the last section,we give an example of detecting multivariate outliersin elliptically contoured distribution.