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教学过程质量监控是高职人才培养质量的基础
被引量：
6
1
作者
王金凤
《职教论坛》
北大核心
2011年第26期6-8,共3页
职业教育与经济发展最为密切和直接，强化高职教育的质量意识是经济社会发展的需要，人才的培养主要通过教学活动来实现，教学过程质量监控是高职人才培养质量的基础。
关键词
高等职业教育
人才培养
质量
教学
过程质量监控
在线阅读
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职称材料
工业大数据驱动的高维过程质量稳健监控模型的构建与优化
被引量：
3
2
作者
张帅
杨剑锋
闫莉
《机床与液压》
北大核心
2024年第18期48-53,共6页
由于工业大数据存在变量维度高、价值密度低、存在离群点等因素,监控模型难以准确挖掘海量数据中关键波动信息,容易产生较高的误警率,影响产品生产质量。为解决这个问题,提出一种基于最小行列式法和变量选择算法的高维过程稳健监控模型...
由于工业大数据存在变量维度高、价值密度低、存在离群点等因素,监控模型难以准确挖掘海量数据中关键波动信息,容易产生较高的误警率,影响产品生产质量。为解决这个问题,提出一种基于最小行列式法和变量选择算法的高维过程稳健监控模型。运用最小协方差行列式(MCD)方法估计稳健的均值向量和协方差矩阵;构建似然比检验统计量,通过增加惩罚项得到变量选择优化函数;结合MCD和变量选择得到稳健的监控统计量,利用Monte Carlo方法得到监控用控制限;最后,通过仿真数据和薄膜沉积过程实际数据对所提方法进行实证研究。结果表明:所提方法相比Hotelling T2和VS控制图具有较高的异常识别精度和鲁棒性,在存在离群点的高维过程质量监控中提高了对异常波动识别的稳健性,达到了期望的监控效率。
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关键词
工业大数据
最小协方差行列式估计
过程质量监控
变量选择算法
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职称材料
基于Logistic回归的数据富裕环境下制造过程质量动态监控
被引量：
2
3
作者
张帅
吕晨
杨剑锋
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期104-108,共5页
针对数字化工厂“数据丰富,信息贫瘠”环境下制造车间生产过程存在异常信息利用不充分而造成监控效率低的问题,提出基于SPC技术和Logistic回归模型的制造过程质量监控方法。将关键工序中相关质量数据采集到MES系统,根据过程质量数据绘制...
针对数字化工厂“数据丰富,信息贫瘠”环境下制造车间生产过程存在异常信息利用不充分而造成监控效率低的问题,提出基于SPC技术和Logistic回归模型的制造过程质量监控方法。将关键工序中相关质量数据采集到MES系统,根据过程质量数据绘制T^(2)控制图,然后利用Logistic回归模型挖掘过程异常信息,并通过T 2和Logistic回归的联合优化实现数字化工厂制造过程质量监控的动态调整。以某薄膜晶体管液晶显示器等离子薄膜沉积生产工序为实际案例,验证了该制造过程质量监控方法的可行性和有效性。因此,在T^(2)控制图的基础上通过Logistic回归模型考虑过程异常信息能够提高制造过程质量监控的灵敏性和鲁棒性。
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关键词
数字化工厂
过程质量监控
T^(2)控制图
LOGISTIC回归
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职称材料
题名
教学过程质量监控是高职人才培养质量的基础
被引量：
6
1
作者
王金凤
机构
天津中德职业技术学院
出处
《职教论坛》
北大核心
2011年第26期6-8,共3页
基金
中国职教学会教学工作委员会高职英语教学研究会2009—2010年高职教育英语类教学改革项目“教学过程管理和质量控制体系研究”(编号:2-12)成果之一
文摘
职业教育与经济发展最为密切和直接，强化高职教育的质量意识是经济社会发展的需要，人才的培养主要通过教学活动来实现，教学过程质量监控是高职人才培养质量的基础。
关键词
高等职业教育
人才培养
质量
教学
过程质量监控
分类号
G710 [文化科学—职业技术教育学]
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职称材料
题名
工业大数据驱动的高维过程质量稳健监控模型的构建与优化
被引量：
3
2
作者
张帅
杨剑锋
闫莉
机构
河南工程学院管理工程学院
郑州大学商学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第18期48-53,共6页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1904211)
国家自然科学基金面上项目(71672182)
+2 种基金
河南省重点研发专项(241111210200
241111222700)
河南省科技攻关项目(232102211040)。
文摘
由于工业大数据存在变量维度高、价值密度低、存在离群点等因素,监控模型难以准确挖掘海量数据中关键波动信息,容易产生较高的误警率,影响产品生产质量。为解决这个问题,提出一种基于最小行列式法和变量选择算法的高维过程稳健监控模型。运用最小协方差行列式(MCD)方法估计稳健的均值向量和协方差矩阵;构建似然比检验统计量,通过增加惩罚项得到变量选择优化函数;结合MCD和变量选择得到稳健的监控统计量,利用Monte Carlo方法得到监控用控制限;最后,通过仿真数据和薄膜沉积过程实际数据对所提方法进行实证研究。结果表明:所提方法相比Hotelling T2和VS控制图具有较高的异常识别精度和鲁棒性,在存在离群点的高维过程质量监控中提高了对异常波动识别的稳健性,达到了期望的监控效率。
关键词
工业大数据
最小协方差行列式估计
过程质量监控
变量选择算法
Keywords
industrial big data
minimum covariance determinant estimation
process quality monitoring
variable selection algorithm
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于Logistic回归的数据富裕环境下制造过程质量动态监控
被引量：
2
3
作者
张帅
吕晨
杨剑锋
机构
河南工程学院
郑州大学商学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2023年第11期104-108,共5页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1904211)
国家自然科学基金面上项目(71672182)
+1 种基金
国家社会科学基金(20BTJ059)
河南省科技攻关项目(232102211040)。
文摘
针对数字化工厂“数据丰富,信息贫瘠”环境下制造车间生产过程存在异常信息利用不充分而造成监控效率低的问题,提出基于SPC技术和Logistic回归模型的制造过程质量监控方法。将关键工序中相关质量数据采集到MES系统,根据过程质量数据绘制T^(2)控制图,然后利用Logistic回归模型挖掘过程异常信息,并通过T 2和Logistic回归的联合优化实现数字化工厂制造过程质量监控的动态调整。以某薄膜晶体管液晶显示器等离子薄膜沉积生产工序为实际案例,验证了该制造过程质量监控方法的可行性和有效性。因此,在T^(2)控制图的基础上通过Logistic回归模型考虑过程异常信息能够提高制造过程质量监控的灵敏性和鲁棒性。
关键词
数字化工厂
过程质量监控
T^(2)控制图
LOGISTIC回归
Keywords
Digital factory
Process quality monitoring
T^(2)control chart
Logistic regression
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
教学过程质量监控是高职人才培养质量的基础
王金凤
《职教论坛》
北大核心
2011
6
在线阅读
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职称材料
2
工业大数据驱动的高维过程质量稳健监控模型的构建与优化
张帅
杨剑锋
闫莉
《机床与液压》
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Logistic回归的数据富裕环境下制造过程质量动态监控
张帅
吕晨
杨剑锋
《机床与液压》
北大核心
2023
2
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职称材料
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