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制造過程質(zhì)量異常診斷的智能方法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787517061045
- 條形碼：9787517061045 ; 978-7-5170-6104-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
制造過程質(zhì)量異常診斷的智能方法研究 內(nèi)容簡介
本書對制造過程質(zhì)量異常診斷的智能方法進(jìn)行了研究, 主要內(nèi)容涵蓋基于PNN的制造過程質(zhì)量診斷、基于LS-SVM的小樣本過程質(zhì)量診斷、基于Cuscore統(tǒng)計(jì)量的過程質(zhì)量智能診斷、多元過程質(zhì)量智能診斷與異常變量識識等。
制造過程質(zhì)量異常診斷的智能方法研究 目錄
第1章 緒論
1．1 質(zhì)量診斷技術(shù)的研究意義
1．2 質(zhì)量診斷
1．3 質(zhì)量診斷技術(shù)的發(fā)展及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．4 本書的研究內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和研究方法
第2章 基于PNN的制造過程質(zhì)量診斷
2．1 過程異常與控制圖的使用
2．2 控制圖模式識別問題
2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與控制圖模式識別
2．4 基于PNN控制圖模式識別的過程異常診斷
2．5 本章小結(jié)
第3章 基于LS-SVM的小樣本過程質(zhì)量診斷
3．1 制造過程的小樣本質(zhì)量診斷問題
3．2 有限樣本條件下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
3．3 支持向量機(jī)理論
3．4 基于LS-SVM控制圖模式識別的過程異常診斷
3．5 基于智能進(jìn)化算法和LS-SVM的過程異常診斷技術(shù)
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于Cuscore統(tǒng)計(jì)量的過程質(zhì)量智能診斷
4．1 Cuscore統(tǒng)計(jì)量與過程異常診斷問題
4．2 cuscore統(tǒng)計(jì)量對于非線性預(yù)期異常信號的診斷性能
4．3 解決Cuscore圖失配問題的智能變點(diǎn)模型
4．4 本章小結(jié)
第5章 多元過程質(zhì)量智能診斷與異常變量識別
5．1 多元過程質(zhì)量診斷問題
5．2 多元統(tǒng)計(jì)過程控制圖
5．3 多元過程均值異常診斷與變量識別的智能診斷模型
5．4 多元過程散度異常診斷與變量識別的智能模型
5．5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6．1 研究內(nèi)容總結(jié)
6．2 展望
附錄 以**作者身份發(fā)表的主要學(xué)術(shù)論文
參考文獻(xiàn)
后記
1．1 質(zhì)量診斷技術(shù)的研究意義
1．2 質(zhì)量診斷
1．3 質(zhì)量診斷技術(shù)的發(fā)展及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．4 本書的研究內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和研究方法
第2章 基于PNN的制造過程質(zhì)量診斷
2．1 過程異常與控制圖的使用
2．2 控制圖模式識別問題
2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與控制圖模式識別
2．4 基于PNN控制圖模式識別的過程異常診斷
2．5 本章小結(jié)
第3章 基于LS-SVM的小樣本過程質(zhì)量診斷
3．1 制造過程的小樣本質(zhì)量診斷問題
3．2 有限樣本條件下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
3．3 支持向量機(jī)理論
3．4 基于LS-SVM控制圖模式識別的過程異常診斷
3．5 基于智能進(jìn)化算法和LS-SVM的過程異常診斷技術(shù)
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于Cuscore統(tǒng)計(jì)量的過程質(zhì)量智能診斷
4．1 Cuscore統(tǒng)計(jì)量與過程異常診斷問題
4．2 cuscore統(tǒng)計(jì)量對于非線性預(yù)期異常信號的診斷性能
4．3 解決Cuscore圖失配問題的智能變點(diǎn)模型
4．4 本章小結(jié)
第5章 多元過程質(zhì)量智能診斷與異常變量識別
5．1 多元過程質(zhì)量診斷問題
5．2 多元統(tǒng)計(jì)過程控制圖
5．3 多元過程均值異常診斷與變量識別的智能診斷模型
5．4 多元過程散度異常診斷與變量識別的智能模型
5．5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6．1 研究內(nèi)容總結(jié)
6．2 展望
附錄 以**作者身份發(fā)表的主要學(xué)術(shù)論文
參考文獻(xiàn)
后記
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