發(fā)布時(shí)間：2019-04-08 18:30

【摘要】：在應(yīng)用控制圖實(shí)施質(zhì)量控制的過程中,及時(shí)、準(zhǔn)確地識別出控制圖異常模式,對于引發(fā)過程異常的原因診斷以及消除意義重大。傳統(tǒng)的識別方法需要預(yù)先獲知模式的特征信息或大量的特定模式數(shù)據(jù),制約了方法的應(yīng)用。文章以繪制控制圖的樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),逐點(diǎn)計(jì)算各種模式參數(shù)的極大似然估計(jì)量,應(yīng)用貝葉斯規(guī)則推算各模式出現(xiàn)的信度大小,并依據(jù)每個(gè)采樣時(shí)點(diǎn)模式?jīng)Q策統(tǒng)計(jì)量的取值,對控制圖模式做出判斷。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提方案對于基本控制圖模式在識別率與靈敏度方面的有效性。
[Abstract]:In the process of applying control chart to implement quality control, it is of great significance to identify the abnormal pattern of control chart in time and accurately, which is of great significance for cause diagnosis and elimination of process anomalies. The traditional recognition methods need to know the feature information of the pattern or a large amount of specific pattern data in advance, which restricts the application of the method. Based on the sample statistical data of drawing control chart, the maximum likelihood estimators of various model parameters are calculated point by point, and the reliability of each model is calculated by Bayesian rule. According to the value of each sampling point mode decision statistic, the control chart pattern is judged. Numerical simulations verify the effectiveness of the proposed scheme in terms of recognition rate and sensitivity for basic control chart patterns.
【作者單位】： 懷化學(xué)院商學(xué)院;湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(13YJC630049) 中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011M501272) 山西省青年科技研究基金資助項(xiàng)目(2013021021-2)
【分類號】：O213.1

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本文編號：2454812