最佳拟合非正态过程的质量控制

在企业实际中,存在大量非正态过程。此时,如果直接使用正态技术下的控制图监控过程,将会导致严重的错误。以抽样百分位点选择约翰逊分布函数来拟合非正态数据为基础,分析了许多最佳拟合Johnson曲线并转换为正态分布的方法。然后,提出了最佳拟合对应的最适宜z值的选择程序,以及在这种转换下的控制图技术。案例研究验证了该方法的有效性和实用性。     

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.     

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Johnson转换体系的非正态过程能力指数估计

非正态过程能力指数的估计问题是目前过程能力研究中的一个热点。在简要总结该领域现有研究成果的基础上，针对目前研究中存在的不足，利用样本百分位数法和Shapiro-wilk统计检验原理，提出基于Johnson转换体系的非正态过程能力指数估算方法与实现步骤。最后结合具体实例对上述理论和方法进行应用分析，研究表明该方法比其他方法计算简便，结果更精确可靠。     

正态应力强度结构可靠性的精确限

对正态强度、应力，在参数均未知但都取得完全样本的情况下，本文在给出其结构可靠性的精确限的基础上，对几种近似限的误差做了比较。所有这些结果可方便地应用于对数正态应力、强度的情况。     

供应商进行正态样本截尾处理的过程能力判断研究

针对供应商管理过程中出现的剔除不合格品数据的情况,以统计理论为支撑,推导了正态分布截尾样本的特性.对截尾处理过的数据进行还原,给出原始数据的均值和标准差,重新计算过程能力指数.结合模拟研究与现实案例研究,结论表明该研究能够科学地、正确地评价与控制供应商提供的产品质量.     

正态精度增长问题中精度一、二阶矩的计算公式

本文解决了正态精度增长问题中精度一阶矩μ、二阶矩ν的计算问题,从而为计算当前产品的精度铺平了道路。文中给出的μ,ν的精确计算公式,计算简便,便于工程使用。     

面向柔性制造系统的统计质量控制

分析了传统控制图应用于柔性制造系统存在的问题和不足 ,提出了一种新的用于小批量生产质量控制的单值控制图 ,它采用可变的控制界限方法 ,所建立的控制界限不受样本数量的限制 ,从而使它在柔性制造系统中得到有效的运用 .     

非正态数据下商业银行信用风险和经济资本度量

信用风险和经济资本度量是商业银行风险管理最重要的目标之一. 通过使用Johnson变换解决非正态数据情况下经济资本的计算问题, 克服以往研究中在Copula方法下进行Monte Carlo模拟时对正态或t分布要求的局限性, 将实际数据转换为标准正态分布, 非常方便地使用Monte Carlo模拟度量违约时间和计算经济资本. 研究结果表明, 基于Johnson变换下的Copula方法可行而且合理, 该研究为我国商业银行在《巴塞尔新资本协议》(Basel II)下进行有效的风险管理提供一些参考和新的思路.     

非正态响应的部分因子试验设计与仿真分析

讨论了非正态响应试验设计中广泛应用的广义线性模型,针对小样本的部分因子试验设计,运用MCMC方法模拟出广义线性模型各参数后验分布的马尔科夫链,提出了根据各参数大于零或小于零的后验概率识别显著性因子的新方法。通过部分因子试验的仿真数据利用SAS软件对GLM进行贝叶斯分析,结果表明基于MCMC模拟的GLM贝叶斯分析方法能有效地识别出部分因子试验设计中的显著性因子。     

基于 Johnson 分布体系的随机振动环境测量数据归纳

为了解决现有随机振动环境测量数据归纳方法不能处理非正态分布数据的难题,提出了利用John-son分布体系转换非正态分布数据进行处理的数据归纳方法。此方法基于Johnson分布体系理论,对Johnson分布选择准则中百分位点z值的确定进行了讨论,并给出了优化z值的选择流程,从而获得合适的Johnson分布转换非正态分布数据,并进一步确定出非正态分布情形一定概率下的随机振动环境测量数据上限。工程实例验证了该方法的有效性和实用性。     

非正态稳定分布条件下的投资组合模型:均值2尺度参数模型

针对风险证券收益率的经验分布所具有的偏态和过度峰态等非正态分布特征,提出在非正态稳定分布条件下研究投资组合模型.通过拟合优度检验发现我国的股票收益率与非正态稳定分布的拟合效果非常好;研究了非正态稳定分布条件下投资组合收益和风险的度量,建立了均值-尺度参数投资组合模型;通过实证分析发现均值-尺度参数模型能够解释资产配置之谜.     

基于小样本数据特征的测量过程控制图参数优化

在两次校准间隔期内,采用测量过程控制方法保障测量仪器的精度.针对小样本数据特征下传统控制图容易出现 误发警报错误的问题,分析了测量过程控制方法,在核查数据具备先验信息和不具备先验信息两种情况下,分别将随机加权法和Bayes分析法应用于核查数据分布的参数估计,从而优化控制图参数.仿真实验表明,与传统控制图相比,经过参数优化后的控制图更加合理、可靠,明显降低了发生误发警报错误的概率.     

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.     

迟滞非线性的一种离散Preisach函数辨识法

研究辨识Preisach分布函数,从而为智能材料中的迟滞非线性现象建模的一种离散方法——一阶滞回曲线法。它结合离散Preisach模型的特点,利用物理学及地质学等学术领域常需绘制的磁学曲线——一阶滞回曲线构造输入序列。基于一阶滞回曲线,提出了两种输入序列构造方法。具有原理清楚,计算简单、易于实现的特点。提出相关命题,阐明了这种辨识方法解的存在性与唯一性。仿真结果表明,该方法切实有效。论文最后就本方法的局限性做了简单讨论。     

广义预测控制的快速算法及其应用

针对工业过程控制中的典型回路 ,一般采用一阶或二阶系统加纯滞后模型的特点 ,提出了一种快速广义预测控制算法 (FGPC) ,与标准的广义预测控制算法相比 ,该算法具有结构简单 ,在线运算量小的特点 ,比较适用于实时控制 ,并讨论了其中的参数计算。最后以典型工业过程系统的控制仿真验证了所提出算法的有效性。