基于惩罚Logistic回归的多元统计过程控制研究

随着机器学习的发展,众多学者提出了引入分类器的控制图方案,将监控问题转化为二分类问题。结合RTC方法,利用机器学习的高效性,实时生成分类器对观测值进行精准的分类。针对高维数据,可采用Lasso的方法对数据进行特征提取,方便控制图报警后的异常因素诊断。提出基于Lasso惩罚的Logistic回归的控制图,监控时采用了RTC方法。从实验结果可知该控制图拥有比其他方法更优良的性能,并通过手机相机的实际生产过程进行了案例分析。