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質量監控與優化理論.算法及應用-基于計算智能視角 版權信息
- ISBN：9787111437222
- 條形碼：9787111437222 ; 978-7-111-43722-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
質量監控與優化理論.算法及應用-基于計算智能視角 本書特色
崔慶安編著的《質量監控與優化的理論算法及應用--基于計算智能視角》的主要目的在于提供一種利用計算智能理論方法解決質量監控與優化新問題的系統性方案，是作者近年來在該領域的理論研究成果和工程實踐應用的總結和深化。本書涉及的關鍵問題包括：自相關過程的質量異常波動監控和識別、復雜作用關系過程的全局性響應建模和穩健性參數優化、非線性動態系統的穩健性參數優化、強噪聲過程的參數調整規則提取等。
質量監控與優化理論.算法及應用-基于計算智能視角 內容簡介
質量監控與優化是質量管理領域的核心問題。近年來，隨著技術不斷進步，出現了大量先進制造過程。對于此類過程，如果沿用傳統質量監控與優化方法，將導致過程長期運行于次優狀態，使產品質量及可靠性受到影響。 本書從計算智能的視角，研究和解決現代制造業中質量監控與優化的關鍵問題，例如，自相關過程的質量異常波動監控和識別、復雜作用關系過程的全局性響應建模和穩健性參數優化、非線性動態系統的穩健性參數優化、強噪聲過程的參數調整規則提取等。本書附有較多的工程應用實例，以及各類算法的matlab程序核心代碼。 本書可作為從事質量監控和優化的科技工作和工程技術人員參考，也可作為高等院校管理科學與工程、工業工程、企業管理、系統工程等質量管理和質量工程相關專業的高年級本科生和研究生的教學用書。
質量監控與優化理論.算法及應用-基于計算智能視角 目錄
**章 緒論
**節 研究背景及意義
第二節 國內外研究現狀
第三節 目前需要深入研究的問題
第二章 計算智能方法
**節 智能與人工智能
第二節 符號智能與計算智能
第三節 人工神經網絡
第四節 支持向量回歸機
第五節 粗糙集
第六節 本章小結
第三章 自相關過程質量監控的人工神經網絡方法
**節 背景介紹
第二節 統計過程控制的基本原理
第三節 自相關過程的統計模型
第四節 自相關過程的ewma控制圖
第五節 基于hopfield人工神經網絡的自相關過程質量監控方法
第六節 本章小結
第四章 響應建模的支持向量回歸機方法
**節 背景介紹
第二節 質量優化的經典響應曲面法
第三節 響應建模的機器學習描述
第四節 實驗設計條件下支持向量回歸機的核函數及參數選擇
第五節 基于支持向量回歸機的復雜過程響應建模方法
第六節 仿真研究
第七節 降低吡啶二乙基硼烷合成反應綜合成本的應用研究
第八節 本章小結
第五章 靜態穩健性參數優化的支持向量回歸機方法
**節 背景介紹
第二節 靜態穩健性參數優化的雙響應曲面法
第三節 雙響應和單一響應的支持向量回歸機穩健性建模方法
第四節 仿真研究
第五節 板彈簧加工過程的穩健性參數優化
第六節 印刷過程的穩健性參數優化
第七節 電感電阻串聯電路的穩健性參數優化
第八節 本章小結
第六章 動態穩健性參數優化的支持向量回歸機方法
**節 背景介紹
第二節 非線性動態系統的統計模型
第三節 基于支持向量回歸機的動態系統穩健性參數優化
第四節 注射加工過程的穩健性參數優化
第五節 本章小結
第七章 參數調整規則提取的粗糙集方法
**節 背景介紹
第二節 基于粗糙集的參數調整規則提取
第三節 應用案例分析
第四節 本章小結
第八章 各類算法的matlab代碼
**節 基于hopfiled人工神經網絡自相關過程監控算法代碼
第二節 支持向量回歸機核函數及參數選擇算法代碼
第三節 基于支持向量回歸機的單一響應建模算法代碼
第四節 動態穩健性參數優化的支持向量回歸機建模算法代碼
第五節 基于粗糙集的參數調整規則提取算法代碼
參考文獻
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