基于粒子滤波的改进型单值控制图

针对高度复杂小批量生产环境下的统计过程控制问题,提出基于粒子滤波的改进型单值控制图。通过状态空间模型描述过程运行特征,并运用粒子滤波技术估计过程的运行状态,以状态粒子群的均值为对象,运用平均移动极差控制图对正态分布过程的漂移进行监控。研究结果表明,该方法是小批量生产过程质量控制的有效工具。     

基于改进Adaptive Lasso的多工序制造过程关键质量特性识别

为解决多工序制造过程关键质量特性识别中存在的质量特性间具有多重相关性以及数据高维度, 小样本等问题,本文采用主成分回归改进Adaptive Lasso方法并融合状态空间思想和Bootstrap方法实现多工序过程关键质量特性识别。首先引入状态空间思想构建多工序过程关键质量特性识别模型,然后利用Bootstrap方法重构样本,扩大样本量;进而采用改进Adaptive Lasso方法识别关键质量特性,并通过仿真验证改进Adaptive Lasso方法与Lasso,Adaptive Lasso和岭回归方法在质量特性间不同相关度下识别的有效性;最后通过实例说明改进Adaptive Lasso的具体应用过程,仿真及实例结果显示,改进Adaptive Lasso方法对多工序过程有良好的关键质量特性识别能力,特别当质量特性间有较强相关性时显著优于其它两种方法。     

基于半参数回归模型的残差控制图

本文探讨产品工作状态(而非工作结果)的监控,即产品质量特性值随时间和其他影响因素变化的工作过程的监控。受到卷烟生产中叶丝干燥出口物料含水率的监控问题的启发,本文提出了基于半参数回归模型的残差控制图,即通过拟合半参数回归模型获得残差,将经过标准化变换、去自相关性处理和正态变换后的残差作为描点统计量作于Shewhart控制图中,从而进行产品过程工作状态的质量监控。实例分析显示,本文方法对过程均值的异常反应灵敏,能有效地应用于实际生产中。     

小批量生产的贝叶斯质量控制模型

本应用贝叶斯统计推断方法，研究了基于正态共轭先验分布和正态——逆伽玛共轭先验分布的小批量生产下的质量控制模型问题，根据不同控制对象的预报分布密度函数，分别构造了方差已知时的贝叶斯均值控制图和方差未知时的贝叶斯均值——标准差控制图，并与经典质量控制模型进行了比较。     

基于多步预测误差的自相关过程统计质量控制

研究了采用多步预测误差构造多变量控制图对自相关过程进行统计质量监控的问题。建立了基于多步预测误差的Hotelling T~2和MEWMA控制图模型,通过仿真分析对这种多变量控制图方法与以往的单变量控制图方法在监控自相关过程时的运行长度进行比对,用以评价控制图的效率.最后通过一个简单的算例说明该方法的使用。     

延迟时间生产系统预防维修策略和X-bar控制图联合经济设计

针对生产过程输出质量特性服从正态分布的单部件延迟时间生产系统,研究了预防维修策略和X-bar控制图联合经济设计问题.首先,在将延迟时间系统界定为受控、失控、故障3种结果状态基本内容前提下,根据维修时系统可能存在的实际状态和控制图监测结果关系,分析构建了生产系统维修方式和控制图监测的耦合机制;在此基础上,以期望单位时间最小成本为目标,以系统维修成本、产品质量抽检成本、不合格品的生产费用、维修停机生产损失为考虑成本内容,利用更新过程理论建立了生产系统预防维修策略和X-bar控制图联合决策数学模型;然后基于数值仿真示例,利用遗传算法对模型的求解进行了分析验证.实例分析结果表明,文章模型可行有效.最后,利用部分因子试验设计方法对模型参数进行了敏感性分析.     

基于预防维修的可变抽样区间泊松EWMA控制图经济设计

现代质量控制的核心技术和方法始终围绕着如何提高监控效率和降低控制成本问题而展开。统计过程控制是一种常用的质量控制方法，其重要的工具——控制图对过程中的质量特性值进行统计并描点达到监控过程质量状态的目的。控制图的设计方法将会对产品过程的监控效率和控制成本产生较大影响。针对只考虑传统控制图参数固定以及控制图统计设计的情形，传统的缺陷数c控制图基于泊松分布建立以监控制造过程中产品的缺陷数。为了降低控制过程成本并提高缺陷数c控制图的监控效率，研究预防维修策略下可变抽样区间(VSI) EWMA图的经济设计问题。首先，建立泊松分布下VSI EWMA控制图的经济模型。其次，令单位时间的损失成本函数最小得到经济模型的最优解。以化工建材行业为例，说明如何根据预防维修策略下所构建的控制图经济模型得到最优参数。然后，为得到设计参数与模型参数的影响关系，对经济模型灵敏度分析。最后，对经济模型进行最优性分析验证其优越性。     

偏正态混合效应模型中方差分量函数的参数Bootstrap推断

偏正态混合效应模型通过引入偏度参数,以便更好地刻画实际数据偏态特征,所以被广泛应用于众多实际领域.进一步,方差分量的假设检验一直是该模型的热点研究问题.因此,有必要在偏正态分布下系统讨论混合效应模型中方差分量函数的统计推断问题.首先,分别基于参数Bootstrap方法和广义方法探讨单个方差分量、方差分量之和、方差分量之比的单边假设检验和区间估计问题.其次,Monte Carlo结果表明,在所给样本量和参数设置下,参数Bootstrap方法大多数情况下优于广义方法.最后,将上述方法应用于空气质量指数的案例研究中,以验证所给方法的合理性与有效性.     

全变化参数的中位值-极差联合控制图的经济设计

在统计质量控制中,通常利用中位值图和极差图来控制生产过程的均值和方差.建立了全变化参数的中位值和极差联合控制图,同时提出了一种费用函数以提供最优化设计参数的方法,最后通过一个例子说明了该模型能节约成本.     

线性回归模型Bootstrap LM-Error检验的水平扭曲

基于OLS估计残差,本文将Bootstrap方法用于空间误差相关性LM-Error检验,综合考虑Bootstrap模拟抽样次数、空间衔接结构以及样本量,研究并比较空间误差相关Bootstrap LM-Error检验与渐近检验的水平扭曲。大量Monte Carlo实验结果显示,当模型误差不满足独立正态分布的假设条件时,空间误差相关LM-Error渐近检验的水平扭曲较大,采用Bootstrap方法可以较好地降低该水平扭曲;不管模型误差是否满足独立正态分布的假设条件,Bootstrap方法均能够有效地降低LMError渐近检验的水平扭曲。     

苎麻纤维细度测试与分析的灰色模型

基于灰色系统理论的灰色建模应用于试验数据的相关分析 ,比基于数理统计的回归分析在实际应用中由于所需样本容量较小而具有明显的优点 ,特别对贫信息系统适用 .从而可避免在回归分析中因样本容量太小而致使回归方程的误差不可预测的弊端 .鉴于上述原理 ,本文采用灰色系统理论建立了苎麻纤维Tex数 Y与投影宽度 X之间的灰色 GM( 1 ,2 )模型 ,并进行了误差分析 .利用此模型探索了通过测定苎麻纤维投影宽度来计算其 Tex数的方法 .为生产工艺控制、产品质量检验和监督提供了一种简便而科学的办法 .     

小样本下相关系数的检验与区间估计——基于Bootstrap的研究

本文首先介绍了样本相关系数的计算公式以及在联合正态分布下的假设检验和区间估计方法,同时指出了其对样本的要求,然后就小样本下相关系数的区间估计和假设检验问题给出了基于bootstrap方法的解决途径,分析表明bootstrap方法非常适合用于未知总体分布形态小样本下的区间估计与假设检验。     

基于灰色关联聚类的协同过滤推荐算法

针对协同过滤推荐系统具有数据的高稀疏,高维度,数据量大的特点,本文将灰色关联聚类与协同过虑推荐算法相结合,构建了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法,将其应用到协同过滤推荐系统中,以解决数据具有高稀疏高维度的特性情况下的个性化推荐质量问题。首先,定义了推荐系统中的用户项目评分矩阵,用户灰色绝对关联度,用户灰色相似度,用户灰色关联聚类。然后,给出了灰色关联聚类的协同过滤推荐算法的计算方法和步骤,同时给出了评价推荐质量方法。最后,将本文算法与基于余弦,相关分析及修正的余弦等协同过滤推荐算法在大小不同的数据集下进行了实验,实验表明灰色关联聚类的协同过滤推荐算法相较于传统的协同过滤推荐方法具有推荐质量高,计算量小,对数据大小要求不高等优点,同时在推荐系统的冷启动,稳定性和计算效率方面也具有一定的优势。     

非参数回归函数的稳健Bootstrap

在有异常值的数据中,Bootstrap样本可能比原有样本含有更高的“污染”,这会降低所要做的统计推断的有效性.本文讨论在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数得到重新抽样的概率,使用倾斜的Bootstrap方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的,数值模拟的结果表明这种处理方式的有效性.     

大气环境质量预测与评价的灰色定量刻划模型

本文针对大气环境系统中的灰色性，运用灰色系统理论对大气环境质量进行预测与评价．该理论与方法应用于临川市大气环境质量预测与评价中，结果令人满意．     

灰色系统理论在飞机操纵钢索磨损预测中的应用

钢索是软式飞行操纵系统的核心组成部件,其工作性能将直接影响飞机的飞行安全.因操纵钢索磨损问题具有典型的贫信息、小样本特点,采用灰色系统理论,建立钢索磨损量灰色预测模型,研究钢索随飞行小时数的磨损量灰色预测方法.实例分析和实际预测验证表明,灰色系统理论用于钢索磨损量预测是可行有效的.研究也有助于飞机维修从定检修理向视情维修转变.     

基于随机加权法的动态Bayes精度评估

以导弹射击精度评估为对象,研究现场子样相对较小的场合下,具有多阶段试验信息时弹点散布方差的估计问题,将随机加权法与Bayes方法结合起来,给出动态Bayes估计的随机加权调整方案.     

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??How to solve the inference problem of candidate database web surveys is an urgent problem to be solved in the development of web survey. In order to solve this problem, the inference method of non-probability sampling based on superpopulation pseudo design and the combined sample is proposed. A superpopulation model is firstly built up to construct pseudo weights for a survey sample of the web candidate database. The estimator of the population mean is then computed according to the combined sample composed of the survey sample of the web candidate database and a probability sample. The variance estimator of the population mean estimator is lastly derived according to the variance estimation theory of the superpopulation model. The Bootstrap and Jackknife methods are also used to compute the variance estimator. And all these variance estimation methods are compared. The research results show that the population mean estimator based on superpopulation pseudo design and the combined sample is better, and has higher efficiency than the estimator only using the probability sample and the weighted estimator only using the survey sample of the web candidate database. The variance estimator computed by using the VM1, VM2 and VM3 method are relatively better.     

基于集值统计原理的多指标灰靶决策方法研究

针对区间数多指标群决策问题,提出一种基于集值统计模型的改进灰靶决策方法。首先利用集值统计模型对多专家的区间评价进行估计,得到符合可信度要求的决策指标样本矩阵。然后利用基于加权广义马氏距离的灰靶决策方法对决策方案进行排序,给出决策样本为区间数群决策矩阵形式的灰靶决策模型。最后通过一个具体的算例给出决策方法的过程,避免了马氏距离不存在的情况,克服了决策指标间的相关性、重要性差异和不同量纲对决策过程和决策结果的影响,方法的可行性与有效性得到验证。