學位論文之多變量質量診斷方法研究(pdf 54頁)

學位論文之多變量質量診斷方法研究內容提要：
質量診斷與控製是質量管理的重要內容。控製圖作為統計過程控製的重要工具，可以有效地監控生產過程，確定生產過程是否出現異常。對於多變量生產過程，如何根據多變量控製圖的失控信號確定具體的失控變量，即多變量質量診斷是一個亟待解決的問題，也已經成為當前研究的熱點。目前已經有不少學者提出了多變量質量診斷的方法，但是總有不盡如人意的地方。
本文在分析現有質量診斷方法和支持向量機特點的基礎上，將支持向量機與殘差控製圖相結合，通過支持向量機來擬合多變量之間的關係，提出了一種基於最小二乘支持向量機(LS．SVM)的殘差控製圖，並給出了基於此進行質量診斷的方法。通過對實際案例和大量模擬數據的診斷，發現本文給出的診斷方法在診斷的準確性方麵優於單變量控製圖、主成分分析和基於多元線性回歸殘差控製圖的診斷方法，在診斷的便捷性方麵優於MYT正交分解的方法；通過ARL的比較，發現用LS．SVM殘差控製圖直接監控多變量生產過程，對生產過程的失控可以迅速的給出失控信號，同時可以比較準確的確定失控變量；另外，本文的診斷方法在小樣本情況下依然可以給出準確的診斷。
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