發(fā)布時間：2018-04-11 03:13

  本文選題：統(tǒng)計過程控制 + EWMA控制圖��； 參考：《運籌與管理》2017年03期

【摘要】：以稀土分離企業(yè)為背景,抽取聯(lián)產(chǎn)品特點及質量屬性,繪制單一產(chǎn)品的指數(shù)加權移動平均控制圖和聯(lián)產(chǎn)品的多元殘差T~2控制圖,并將兩類控制圖進行對比分析,分析表明和EWMA控制圖相比,聯(lián)產(chǎn)品多元殘差T~2控制圖能降低控制圖虛發(fā)警報的概率。針對多元殘差T~2控制圖發(fā)現(xiàn)的異常模式,采用支持向量機模型對異常模式進行分類處理,尋找分類規(guī)則,構造PSO-SVM分類器,運用粒子群算法對SVM參數(shù)尋優(yōu),并對得出的結果進行對比分析。分析表明該分類器能提高分類正確率,模式識別可以用于診斷稀土企業(yè)引起聯(lián)產(chǎn)品多元殘差T~2控制圖出現(xiàn)異常的原因,從而提高過程質量管理水平。
[Abstract]:Under the background of rare earth separation enterprise, the characteristics and quality attributes of the combined products are extracted, the exponential weighted moving average control chart of a single product and the multivariate residuals T-2 control chart of the combined product are drawn, and the two control charts are compared and analyzed.The analysis shows that compared with the EWMA control chart, the combined product multivariate residuals control chart can reduce the probability of false alarm in the control chart.Aiming at the abnormal pattern found in the control chart of multivariate residuals, the support vector machine (SVM) model is used to classify the abnormal patterns, to find the classification rules, to construct the PSO-SVM classifier, and to use particle swarm optimization algorithm to optimize the SVM parameters.The results are compared and analyzed.The analysis shows that the classifier can improve the accuracy of classification, and the pattern recognition can be used to diagnose the abnormal causes of the multivariate residuals Tn-2 control chart in rare earth enterprises, thus improving the quality management level of the process.
【作者單位】： 內蒙古科技大學經(jīng)濟與管理學院;內蒙古科技大學白云鄂博礦多金屬資源綜合利用重點實驗室;
【基金】：內蒙古自然科學基金資助項目(2014MS0710) 國家自然科學基金資助項目(71162027) 內蒙古哲學社會科學規(guī)劃資助項目(2014B030)
【分類號】：TQ133.3

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1734165