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。     

多工序制造过程加工误差的传播分析和控制

多工序制造过程在加工产品质量特征时出现的加工误差存在相互影响,因此为了保障产品的加工质量,定义了误差自修正能力指数来评价多工序制造过程对产品质量特征加工误差的补偿能力,并提出一种偏最小二乘回归方法应用于确定最后一道工序的加工误差与上游工序加工误差之间的关系,从而采取相应的调整措施来减少误差、保证最终的加工质量.     

两个多重相关变量组的统计分析(3)(偏最小二乘回归与PLS过程)

本文用PLS过程建立多因变量的偏最小二乘回归模型 ,并用具体例子对最小二乘回归(MLR)、主成分回归 (PCK)和偏最小二乘回归 (PLS)进行比较     

基于质量损失的过程网络及其关键质量链分析

针对传统的过程能力分析仅以生产线中某一单一的生产工序(过程)为对象这一问题,将影响产品质量的所有生产过程视为一个过程网络,根据Taguchi田口方法,阐述了过程能力指数与质量损失的关系,给出了生产制造过程网络过程能力指数的计算方法.进一步应用PERT/CPM的基本思想,建立了生产制造过程网络关键质量链的规划模型,将质量损失最大的路径视为关键质量链.通过实例分析表明,以上方法改进了传统的统计质量控制和分析方法,能够有效地实现过程网络的质量管理.     

改善的ADL模型对中国GDP增长率的研究与预测

本文提出三种创新性模型PLSADL,RADL和RPLSADL.这三种新模型是将考虑了数据时序性的时间序列ADL模型与考虑了多变量共线性问题的多元线性回归模型PLSR,RR,RPLS相结合.通过分析我国2000年到2012年季度GDP增长率与八项经济指标的关系,我们发现新模型PLSADL,RADL和RPLSADL在拟合效果和预测能力上都优于其它四个模型.这说明在ADL模型的建立过程中,如果能够考虑多变量共线性问题将会有效地提高模型的预测效果.     

钕铁硼热变形多响应稳健参数设计

以钕铁硼热变形过程为研究对象,选取矫顽力、剩磁、最大磁能积这3个重要技术参数为响应变量,分析温度、变形速率、变形百分比、快淬粉末粒径、铜管高度这5个可控因子对钕铁硼磁性能的影响.基于偏最小二乘回归建立了多响应的回归方程,通过损失偏差函数,确定了最佳的因子水平,有效地解决了相关多变量的稳健设计问题,对今后相关研究具有一定的借鉴意义.     

基于偏最小二乘回归的装备备件消耗预测

考虑了装备使用时间、行驶里程和配备时间等影响备件消耗的多种因素,依据装备备件的消耗特点,在分析偏最小二乘回归方法原理的基础上,运用方法对小样本数据条件下装备备件的消耗数量进行预测.应用示例表明,偏最小二乘回归方法比传统多元回归分析法、逐步多元回归分析法和删除多元回归分析法具有更高的预测精度.     

多维时序定阶方法对偏最小二乘回归模型预报精度的改进

运用时间序列多维自回归模型的定阶方法 ,解决了偏最小二乘回归模型中自变量的选择问题 .通过对我国财政收入的预报分析表明 ,这两种统计模型的结合使用 ,较大程度地提高了预报精度     

基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归对边坡稳定性的分析预测

采用均匀设计试验方案对影响边坡稳定性的因素进行测量,既能节约取样开支,又能得到均匀分散且具有代表性的小样本数据.对该小样本数据结合偏最小二乘回归方法,建立了边坡稳定性系数与各影响因素的非线性回归模型.通过对模型结构、变量投影重要性指标、相对残差值及拟合值的分析发现,基于均匀设计试验利用偏最小二乘回归法可用于对边坡稳定性的分析预测.     

基于卷积神经网络的智能制造过程质量异常诊断

针对现有方法在智能制造过程中诊断能力有限和识别精度不高的问题,提出了一种与智能制造过程相适应的基于卷积神经网络的质量异常诊断模型。首先建立基于实时数据的过程质量图谱,以精准表达制造过程运行状态。其次,构建用于识别质量图谱的卷积神经网络诊断模型。最后,利用滑动窗口取值的方式对当前过程运行状态进行动态诊断,并通过某球磨过程验证了所提方法的有效性与实用性。结果表明,所提方法优于传统浅层模型,能够有效的对过程异常状态进行识别与诊断。     

基于效用比的多工序并联制造过程能力分析

多工序制造过程通常包含串联和并联两种结构,具有串并联混合结构的多工序制造过程是实践中最为常见的形式,而不同模式的并联结构其上游工序质量波动对下游工序及总过程能力的影响不同。针对多工序制造过程并联结构特点,本文从波动减少的角度重点对多工序并联制造过程中并行、分散和收敛三种基本模式进行过程能力分析,研究多工序制造过程中各子过程波动对整体过程能力的影响,并根据各子过程质量波动减少的“困难度”和“效用比”评价质量改进的效果,给出多工序并联过程能力改进策略选择依据。通过实例表明,本方法能较好地识别各工序质量波动减少对本工序过程能力和总过程能力的不同影响,确定质量改进的优先顺序,实现多工序制造过程的经济性质量改进和优化。     

我国制造业背景下质量管理活动的量表开发研究

质量管理的测度是质量管理实证研究的基础,但我国在此领域还处于起步阶段。以重庆市制造业企业为样本,采用基于偏最小二乘法的证实性因子分析方法,对我国制造业企业的质量管理活动进行了实证度量。结论显示,我国制造业企业质量管理活动包含六个方面的主要内容:企业高层的支持、员工的参与、供应商关系、重视客户、产品设计和流程管理。研究给出了具体的我国质量管理活动的测度量表。     

回归分析与基于MIV的RBF神经网络在PM2.5的相关因素分析中的应用

PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分指标及其对应污染物(含量)之间的相关性进行分析;通过比较,基于MIV的RBF神经网络回归模型拟合度达到0.9302,效果最好,而且也优于BP人工神经网络回归算法,因此得出了精确可靠的影响PM2.5的指标权重大小,为减排PM2.5提供了可靠的理论依据.     

基于偏最小二乘变换与Kriging模型的全局优化方法

针对传统Kriging模型在多变量(高维)输入全局优化中因超参数过多而引发收敛速度慢,精度低,建模效率不高问题,提出了基于偏最小二乘变换技术和Kriging模型的有效全局优化方法.首先,构造偏最小二乘高斯核函数;其次,借助差分进化算法寻找满足期望改进准则最大化条件的新样本点;然后,将不同核函数和期望改进准则组合,构建四种有效全局优化算法并进行比较;最后,数值算例结果表明,基于偏最小二乘变换的Kriging全局优化方法在解决高维全局优化问题方面相比于标准的全局优化算法在收敛精度及收敛速度方面更具优势.     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我国猪肉产量预测中的应用研究

猪肉产量受诸多因素影响,因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1,1)模型对我国未来几年内猪肉产量进行了短期预测.首先,介绍了GM(1,1)模型;然后,通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性,建立基于最小二乘法的GM(1,1)模型;其次,结合2008至2014年我国猪肉产量数据建立预测模型;最后,使用2014年数据对模型的可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国猪肉产量将持续增加.该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来猪肉产品市场进行宏观调控,维持猪肉市场平衡,避免猪肉价格波动风险.     

基于分析型KANO模型的物流服务质量提升决策方法

针对Kano模型定性、分类准则主观的局限,提出一种分析型Kano模型的设计方法,通过构建Kano满意度指标和重要度指标,实现质量因素的客观化分类;设计Kano模型决策指标,获取提升服务质量属性的优先权。在分析基于分析型Kano模型的物流服务质量提升决策过程的基础上,从实证视角研究了模型的具体应用问题。     

基于灰色层次分析法的航空公司机型适应性综合评价研究

运用灰色层次分析方法,对航空公司飞机机型评价过程中的几个相关因数进行了系统分析,建立了一种定量的机型综合评价模型.目的在于为航空公司进行正确的飞机选型,降低运营风险提供技术支持.通过实例分析,论证了建立的模型是可行和实用的.     

广义正交表和正交表的裂区试验设计法的比较

裂区试验设计方法是在正交表的基础上进行的.根据试验设计的数据分析结论要求具有再现性这一原理,将证明这种裂区试验设计法要有条件的使用才是合理的.由于广义正交表是保证设计表具有再现性的基本设计表,根据广义正交表来研究这种裂区试验设计方法的合理性.研究结果显示在裂区试验设计法对应的设计表是广义正交表,并且相应的数据分析方法采用广义正交表的数据分析方法时,才能保证其数据分析结论具有客观一致性和可重复再现性.     

基于成熟度理论的集团企业人力资源管理质量等级评价理论和方法研究

对企业的人力资源管理质量进行评价,有助于促进其人力资源管理质量的持续提升。本文以集团企业为例,基于成熟度理论,研究提出了人力资源管理质量概念框架、成熟度等级,从组织、员工和文化三元视角构建了由5大方面、14个维度、66项指标构成的集团企业人力资源管理质量评价OEC^⑤-66模型,给出了人力资源管理质量评价计算方法、质量等级判断标准,以期为集团企业人力资源管理质量的评价和提升提供科学参考。