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题名基于B样条和聚类分析的非参数轮廓监控方法研究
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作者
聂斌
叶文静
刘迪青
刘晓卉
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机构
天津大学管理与经济学部
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第5期79-87,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(71672122)。
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文摘
在轮廓监控中,产品或过程的质量特征可以由一种特定的函数关系表示。如果轮廓的函数形式是已知的,则可以使用参数化方法来监控轮廓。然而,当轮廓形态复杂时,继续使用参数方法则可能导致由于模型设定不准确而无法正确识别异常轮廓的问题。因此本文提出了一种基于非参数回归的新方法以解决制造过程中常见的复杂轮廓监控问题。所提方法将基于非参数回归的B样条与迭代的聚类分析过程相结合,在应用过程中不需要对轮廓的形式进行限制性假设。仿真研究评估了该监控方法在不同变异情况下的性能,并且通过与现有方法的比较分析,验证了该方法的有效性和优越性。最后通过轮廓监控领域的一个经典案例说明了新方法的实际应用效果。
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关键词
B样条
K-MEANS
T^(2)统计量
轮廓监控
统计过程控制
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Keywords
B-spline
K-means
T^(2)statistics
profile monitoring
statistical process control
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分类号
C931.1
[经济管理—管理学]
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题名基于支持向量机的线性轮廓图控制方法研究
被引量：1
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作者
贺辰然
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机构
天津大学管理与经济学部
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出处
《电子设计工程》
2014年第8期92-94,98,共4页
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文摘
在质量控制的应用中,一些过程或产品质量可以由响应变量与多个解释变量之间的关系(轮廓图)更好地表征。提出了一种基于支持向量机的控制方法来检测第二阶段中线性轮廓图的变化。通过计算机仿真模拟实验与其他几种传统方法以及神经网络的方法做比较发现,仿真得出所提出的控制方法在检测截距和斜率的变化方面表现优异。
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关键词
支持向量机
线性回归
轮廓图监控
统计过程控制
控制图
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Keywords
support vector machine
linear regression
profile monitoring
statistical process control
control charts
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分类号
TN98
[电子电信—信息与通信工程]
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