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穩健控制圖的設計方法與應用 版權信息
- ISBN：9787310067053
- 條形碼：9787310067053 ; 978-7-310-06705-3
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
穩健控制圖的設計方法與應用 內容簡介
統計過程控制(StatisticalProcessControl；簡記為SPC)是產品質量控制與設計中的重要研究內容，它包含一些用來降低產品質量波動以使產品質量保持穩定的諸多有效工具，其中，控制圖(controlchart)主要用于監測序貫過程(如生產線、因特網流量、醫療系統、人口的社會或經濟狀況)，以確保它們工作穩定，已廣泛應用于制造業和其他行業。本書在監控連續型變量的一元和多元非參數或穩健控制圖方面展開研究，主要貢獻包括：基于logistic分布下尺度參數的漸近局部*優勢檢驗，構造了一個新的監控尺度參數的非參數Shewhart型控制圖；一類用于聯合檢測一元過程位置參數和尺度參數的非參數指數加權移動平均(Exponentiallyweightedmovingaverage；簡記為EWMA)控制圖；提高一元非參數控制圖檢測效率的兩種方法：具有動態快速初始響應(Fast InitialResponse；簡記為FIR)機制的非參數EWMA控制圖的優化設計方法和減少信息損失的自適應非參數方法；基于非參數copula和秩檢驗提出一種新的方法用于多元過程數據的聯合監控和診斷，該方法基于Sklar定理，利用一元邊緣分布函數和copula函數來表示多元聯合分布，邊緣分布函數描述的是各個分量的分布，而copula函數描述的是分量之間的相關結構。在實際應用中，邊緣分布和copula函數通常是未知的。為此，應用非參數檢驗同時監測邊緣分布和經驗copula，并設計了穩健多元Shewhart控制圖。所提出的控制圖性能穩健，在實際應用時無需事先假定過程分布，并且能夠同時監控過程均值向量和協方差矩陣。另外一個重要優勢是控制圖本身就可以用作診斷，即一旦發生報警，可以立即識別是某個或多個分量發生漂移或是相關結構發生變化，為多元數據的在線監控與診斷提供一個新的思路。
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