关于一般正态总体水平的几个结论

本文通过考察对称性损失函数和非对称性损失函数质量水平定义,借助分析工具得出了两类函数的平均质量损失即质量水平的解析关系式.研究了正态总体的几个结论,并就某些重要结论给以充分的证明.     

基于现值质量损失的相关特征产品的公差设计

考虑产品质量特征随着时间退化的影响.用多变量质量损失函数在连续复利条件下,把产品特征的退化作为一个连续的现金流量函数建模,从而建立了相关特征产品的期望质量损失现值与其公差的函数关系;在此基础上把质量损失的现值和产品随时间退化的影响集成到总成本模型中.提出了相关特征产品公差设计新的优化模型.产品的优化公差通过使总成本(制造成本与期望质量损失现值之和)最小化而获得,一个板簧公差设计的实例验证了该模型的有效性.     

面向多质量特征的产品质量损失成本模型及其应用

针对产品多质量特征与零部件的尺寸之间不能直接利用几何原理得出显式关系表达式,很难建立产品级的质量损失模型的现状,提出一种基于神经网络法和层次分析法的质量损失模型.为了尽量减少主观随意性对权重确定的影响,采用神经网络法处理产品历史数据确定权重.考虑零件加工过程中的返修成本和报废成本,采用分段质量损失函数对田口质量损失函数进行改进,使其更加贴近工程实际,并根据零件尺寸服从不同的分布,导出相应的零件质量损失成本.研究结果表明:该质量损失模型为隐式关系建模提供了有效解决方法.     

非对称损失下威布尔分布总体的参数设计

田口玄一的参数设计思想只是针对对称的二次损失函数所做,有一定的局限性.讨论了非对称的二次损失函数,定义了损失系数比.说明了在非对称的二次损失函数下,也可以采用田口玄一减小质量损失的思想:先进行稳健性设计减小波动,再进行灵敏度设计减小偏差.并在指标服从威布尔分布的情形下定义了调整参数,给出了参数设计的方法和步骤.指出了调整参数在参数设计中的特殊位置和重要特性,列出了部分最优调整参数的值.     

螺纹联接与传动的容差设计

依据质量工程学的损失函数理论,建立紧固螺纹配合间隙的质量损失函数,推导出内、外螺纹中径的工厂容差的计算公式;最终的制造公差和精度等级按此计算值来查表选定.分别考查内螺纹小径和外螺纹大径的用户极限、用户损失和工厂损失,给出用损失函数计算和确定它们的工厂容差和公差的方法.本文还导出传动螺纹中径容差和中径每年磨损量的容差计算公式.     

关于一般正态总体水平的几个结论

本文通过考察对称性损失函数和非对称性损失函数质量水平定义,借助分析工具得出了两类函数的平均质量损失即质量水平的解析关系式。研究了正态总体的几个结论,并就某些重要结论给以充分的证明。     

一种用于提升深度学习分类模型准确率的正则化损失函数

针对现有深度学习分类模型存在由标签边缘化效应引起的过拟合问题,提出了一种新的正则化损失函数——得分聚类损失函数.该函数为每个类别学习一个得分中心,将同类别样本的得分向得分中心聚集.得分中心经过softmax函数归一化后的概率向量,即为最佳的平滑标签.该函数避免了根据经验手工设置标签平滑系数,起到了自动平滑标签的作用,从而减轻了模型过拟合的风险.给出了得分聚类损失函数的定义和推导,并在刚性和非刚性图像分类任务上与其他正则化损失函数进行了实验比较.实验结果表明,应用本文的得分聚类损失函数能显著提高分类模型的准确率.     

田口损失函数的改进及在最佳经济生产批量中应用

基于理想的田口损失函数呈对称分布且变量取值无限,对田口损失函数进行了修正,提出了不对称的田口损失函数,并建立了相应数学模型,对损失系数进行了计算分析．在持有成本和准备成本基础上,考虑返工、返修及质量损失成本,建立了综合的成本模型,并对模型的求解条件进行了分析,推导了考虑返工、反修和质量损失成本的最佳经济生产批量的计算公式,并以实例进行了验证分析．     

基于LINEX损失函数下指数分布总体的参数设计

田口玄一的参数设计基本思想是基于对称平方损失函数提出的.而在很多情形下,对称平方损失并不适用。随后,人们在非对称平方损失函数下对指数分布总体的参数进行设计。本文提出一种叫LINEX非对称损失函数,并在此损失函数下设计参数。     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

冷轧辊生产中机加工环节的关键工序质量控制

冷轧辊的加工过程是典型的多工序、多指标的多元质量控制过程,其关键工序的质量尤需严格控制.以某钢铁公司某种冷轧辊产品为例,描述了其加工环节,在对其进行工序分析的基础上,介绍在其机械加工环节中引进关键工序质量控制的必要性,利用改进的田口质量损失函来确定关键工序,并进行多工序过程能力分析及其指数计算,最后通过案例验证了此方法的合理性和有效性.     

var(Y)/Eα(Y)型PerMIA的实现

从应用的角度对形如var(Y)／Eα(Y)的PerMIA进行了讨论,给出了如何寻找最优的α及调节因子的一般步骤,从而推广了田口的信噪比方法.     

非对称损失函数下逆指数分布参数的Bayes估计

针对逆指数分布的估计问题,在参数的先验分布为无信息Quasi先验分布下,得到了平方误差、LINEX损失和熵损失函数下参数的Bayes估计。最后,通过各估计在平方误差损失函数下的风险函数的比较给出本文的结论。     

熵和对称损失函数下MINQUE和简单估计的比较(英)

在熵损失和对称损失函数下，研究了多元线性模型协方差矩阵的MINQUE估计和简单估计的比较问题，其中多元线性模型的设计矩阵和离散矩阵可以不满秩.并证明了，在熵损失函数下，MINQUE估计总是优于简单估计.     

环境评价权重的一种算法

使用污染损失率函数作为评价因子权重函数,并运用到模糊评价模型中,计算环境因子权重.把结合这种定权方法的模糊评价模型运用在评价实例中,得到了与实际环境质量状况基本吻合的评价结果.     

不同损失函数下偏正态分布的Bayes估计

在二次损失函数和平衡损失函数下, 研究偏正态分布的Bayes估计及估计的优良性, 给出了不同模拟方法的结果, 并比较了不同损失函数下Bayes估计的差异性.     

一种改进YOLOv3的手势识别算法

为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对小目标的检测能力;其次,以DIoU代替原来的均方差损失函数作为坐标误差损失函数,用改进后的Focal损失函数作为边界框置信度损失函数,目标分类损失函数以交叉熵作为损失函数。结果表明,将改进的YOLOv3手势识别算法用于手势检测中,mAP指标达到90.38%,较改进前提升了6.62%,FPS也提升了近2倍。采用改进的YOLOv3方法训练得到的新模型,识别手势精度更高,检测速度更快,整体识别效率大幅提升,平衡了简单样本和困难样本的损失权重,有效提高了模型的训练质量和泛化能力。