基于联合控制图的二元过程均值向量与协方差监控

提出了一种基于二元过程质量特性标准样本方差(Standardized sample variance,VMAX)和Hotelling统计量的联合控制图,这一控制图用于同时监控二元过程均值向量和协方差的变异。通过平均运行链长(Average Run Length,ARL)的方法对比研究表明,该控制图在过程参数发生小变异的情况下比联合T2与S控制图具有更优的性能。     

随机飘移下变抽样区间图的设计

利用质量控制图监督生产过程时,通常每隔固定时间从过程中抽取固定容量的样本,具有动态特性的控制图比传统静态图能更快地发现过程变化.假定过程均值的飘移服从某种连续概率分布下设计了变抽样区间图,计算了其统计性质和质量损失,并与传统休哈特图作了比较.结果显示,从整体表现上,变抽样区间图显著地优于休哈特图.本文的目标是从统计性质和经济成本2个角度显示变抽样区间图相对于传统休哈特图的优势所在,帮助决策者选择表现更好的控制图.     

多工序串并联制造过程关键质量特性识别

为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度、小样本等问题,采用偏最小二乘回归改进Ada-LASSO方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别,给出了基于IAda-LASSO的关键质量特性识别步骤,通过仿真实验和应用实例说明了IAda-LASSO方法与LASSO和Ada-LASSO方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性.研究表明, IAda-LASSO方法对多工序过程有良好的关键质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法.     

基于PCA和SVM的控制图失控模式智能识别方法

控制图是在线质量控制的重要工具,而利用控制图进行异常过程模式识别却是个困难问题。该文在分析现有控制图识别技术在实际应用中存在缺陷的基础上,提出了一种基于主元分析(PCA)和支持向量机(SVM)的控制图失控模式识别方法。首先,将控制图作为信息图用于趋势模式数据集提取;然后,通过对数据集的高维特征进行线性组合并向低维空间投影的方法,降低了分类器的输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后,为了克服神经网络方法速度慢和泛化能力弱的缺陷,利用SVM小样本学习能力,有针对性地设计SVM多分类器进行模式识别。用一个含有6种趋势的20维特征仿真数据集对该方法进行检验,通过主元分析后,数据集的特征被降到了3维并保留了88%的分类信息。进一步的识别结果表明,该方法相对现有的BP、SLFM识别方法达到更高的识别率和识别速度,适合质量控制图在线实时识别。     

具有可变抽样区间的二维EWMA控制图

对二维EWMA控制图进行了可变抽样区间设计,利用Markov chain方法计算出了过程的平均报警时间,数据结果显示,所设计的控制图较常规的固定抽样区间控制图能更快更准确地发现过程的变化.     

工序质量分析与控制中的多变异分析方法

分析了MVA对工序质量分析和控制的意义，对MVA进行了方差分析并提出如何利用MVA进行合理的抽样以便捕获产品／过程质量特征值的主要变异来源，对生产现场分析质量变异原因和质量控制具有重要意义．     

基于MAPGIS的小流域土地质量评价

根据研究区土地资源的特点,以土壤类型图、土地类型图、土地利用图经过叠加分析所获得的土地资源单元作为基础评价单元,对GIS在黄土高原小流域土地质量评价中的应用进行了尝试。基于MAPGIS,应用主成分分析方法,选择8个样本对宁南山区上黄小流域进行了土地质量等级评价,并对主成分的综合得分利用聚类分析划分土地等级,生成小流域土地质量等级图。图3,表3,参10。     

基于主成分分析和聚类分析的烤烟质量评价模型构建

为了建立更为科学、客观的烟叶质量评价方法,采用外观质量评价与常规化学成分评价相结合的方法,研究8个外观质量指标和8个化学成分指标,建立了基于主成分分析和聚类分析的Fisher判别函数的烟叶质量评价模型,并对河南省平顶山市42个烟叶样品进行了分类。采用主成分分析方法共提取了6个主成分,并对各个样品6个主成分得分进行聚类分析,同时根据6个主成分得分和聚类分析结果进行判别分析,对比Fisher判别函数和聚类分析的结果,两者有较好的一致性。因此,可以利用这个烟叶评价模型对烟叶进行质量评价。这使得烟叶质量评价方法更加客观,也开辟了烟叶质量评价的新途径。表5,参16。     

基于LASSO的复杂产品关键质量特性识别

针对复杂产品多属性、高维度的特点,引入LASSO方法对其关键质量特性进行识别。首先利用LASSO方法的特征选择能力降低原始数据集的维度,并获得原始数据集中质量属性同质量类别相关性的排序;根据要求数量选取属性组成关键质量特性属性子集,利用SVM测试所选取属性子集的分类精度,并同已有文献结果进行对比。以UCI数据库中SECOM数据集为例,采用SMOTE过抽样和随机欠抽样相结合的方法使数据均衡后进行测试。结果表明,该方法不仅能够消除高维原数据集中不相关和冗余属性,还能保持良好的分类质量。同IG和ReliefF等方法相比,文中方法所获得的关键质量特性的分类精度有显著提高,并且第二类错误率也明显低于前两种方法。     

平稳状态的VSI Poisson EWMA控制图

主要对计数型质量控制图的特性进行了研究，设计了单位缺陷数服从Poisson分布的EWMA控制图，并对其进行了具有可变抽样区间的动态设计，利用Markovchain方法计算出了过程开始处于平稳状态时VSI Poisson EWMA控制图的AATS，以及不平稳状态时VSI Poisson EWMA控制图的ATS，通过实例验证了不论是过程开始处于不平稳状态还是平稳状态，VSI Poisson EWMA控制图的控制效果都优于静态Poisson EWMA控制图。     

可变抽样区间的非正态EWMA均值控制图

利用Burr分布采近似各种非正态分布对非正态情形下的EWMA均值控制图进行可变抽样区间设计，采用Markov chain方法计算过程的平均报警时间，数据结果显示，所设计的控制图较常规的固定抽样区间控制图可能够缩短过程失控时间从而提高控制图的效率。     

基于雷达图表示的多维数据可视化分类方法

傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一.基于雷达图表示多维数据的原理,提出了一种利用傅立叶描述子识别雷达图形的可视化数据分类新方法.该方法采用多元统计中的雷达图表示多维数据,不同模式类别的多维数据构成不同形状的雷达图多边形.在此基础上,给出基于极半径函数的傅立叶描述子来描述和识别雷达图的边界曲线特征.运用概率神经网络,以傅立叶描述子为输入特征向量完成自动识别雷达图形.实验结果表明这种分类方法有良好的分类精度,可与传统分类器性能相比.     

EWMA控制图在MSA稳定性分析中的应用

针对传统的 Shewhart 控制图使用当前观测数据进行测量系统分析(MSA)的稳定性分析,不易检测出过程均值中存在的小偏移,而指数加权滑动平均(EWMA)和累计和(CUSUM)控制图考虑了历史数据,可以克服Shewhart 控制图在小波动情况下检测能力不足的缺陷:首先通过 Montle-Carlo 模拟计算控制图性能评价指标ARL(average run length),分析了 EWMA 和 CUSUM 控制图的优越性;然后给出了 EWMA 控制图在 MSA 稳定性分析中的实施步骤.示例分析表明 EWMA 在小波动时比 CUSUM 和 Shewhart 控制图更为有效.     

非正态总体下控制图的优化设计

主要探讨非正态总体下的控制图优化设计问题.引入平均产品长度(APL)作为控制图性能的精确度量方法,针对一般控制图无法有效解决非正态总体的不对称性的情况,采用赋权方差法构造偏态控制图,获得其优化设计模型,并对该模型进行灵敏度分析.最后用一个例子说明了该优化设计模型的使用.     

预防维修和VSS EWMA方差控制图联合经济决策模型

针对潜在故障导致过程质量方差漂移的可修系统,提出了一种将预防维修和监控过程方差的可变样本容量EWMA控制图联合考虑的经济决策模型.在分析确定预防维修和过程质量监控耦合机制形成的五种更新策略基础上,构建了以单位时间期望成本最小化为目标的集成决策模型.针对每种状况的期望更新成本和周期计算问题,与传统模型大多基于受控和失控两个总过程来构建的思路不同,本文采取了基于每个抽样间隔期的思路进行建模,避免了控制图平均失控运行长度计算的复杂性等问题.实例分析结果表明,本文模型由于充分考虑了预防维修和控制图两者之间耦合关系,能够获得比原先独立决策更优经济效益的决策结果.最后,利用试验设计和回归分析方法,对模型的时间和成本参数进行了灵敏度分析.     

基于脉内LFM-Costas频率步进的抗间歇采样干扰方法

线性调频(linear frequency modulation, LFM)分段脉压对抗间歇采样干扰时,子脉冲顺序步进,使得采样子脉冲与相邻子脉冲脉压后,残余信号积累从而形成干扰带;干扰抑制时信号不连续采样,产生谐波分量。针对这两个问题,提出一种基于脉内Costas频率步进的LFM波形抗间歇采样干扰方法。该波形综合LFM和Costas编码的优点,具有理想图钉型的模糊函数,不仅可以抑制干扰带,还可以大大降低谐波分量,最终提高抗干扰性能。理论推导和仿真分析验证了该方法的有效性。     

配额初始分配对跨期碳市场效率的影响研究

碳配额初始分配是碳市场建设与运行的关键环节之一.考察配额初始分配对跨期碳市场效率影响,深刻理解初始分配与储存及借贷间的作用机理,有助于充分发挥二者协同作用,提高跨期碳市场效率.本研究构建了考虑配额分配的两期碳市场效率模型,考察了初始分配对无储存和借贷、单独储存及储存借贷混合三种机制下的跨期碳市场效率影响.理论分析和数值模拟结果表明:无储存和借贷机制下的跨期碳市场有效性严格依赖于初始分配,当初始分配有效,跨期碳市场有效,否则无效.当首期初始配额充足时,单独储存机制下的跨期碳市场有效,跨期均衡价格满足Hotelling规则.当首期初始配额不足时,单独储存机制下的跨期碳市场无效,且第一期价格大于第二期贴现价格.储存借贷混合机制下的跨期碳市场配置有效,跨期均衡价格满足Hotelling规则,且其有效性与初始分配无关.