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1、隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和市場競爭的加劇,產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量成為企業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一。為了保證產(chǎn)品的質(zhì)量和減少生產(chǎn)損失,有必要對生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控。統(tǒng)計過程控制(SPC,Statistical Process Control)是進(jìn)行過程監(jiān)控最常用的工具,它為持續(xù)質(zhì)量改進(jìn)發(fā)展做了巨大的貢獻(xiàn)??刂茍D是統(tǒng)計過程控制的重要技術(shù)之一。隨著生產(chǎn)過程的日益復(fù)雜,需要同時對兩個或者兩個以上的關(guān)鍵質(zhì)量特性進(jìn)行監(jiān)控。由于這些關(guān)鍵質(zhì)量特性相互關(guān)系的存在,用單變量控制圖
2、對其進(jìn)行監(jiān)控有可能產(chǎn)生錯誤的結(jié)論。于是多元過程控制(MSPC,Multivariate Statistical ProcessControl)技術(shù)被提出來了。多元過程控制理論是基于過程數(shù)據(jù)服從多元正態(tài)分布的假設(shè)的但是在許多實際生產(chǎn)過程中的過程數(shù)據(jù)往往是服從非正態(tài)分布的,這就縮小了MSPC的應(yīng)用范圍。支持向量數(shù)據(jù)描述(SVDD,Support Vector DataDescription)是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)基礎(chǔ)上的單類分類算
3、法,它具有魯棒性好、計算速度快、有效處理小樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)點,因此具有突破多元過程控制理論限制的潛力。本文在支持向量數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于SVDD的多元累積和(S-MCUSUM,SVDD based Multivariate Cumulative Sum)控制圖。該方法是一種分布無關(guān)(Distribution Free)的方法。通過蒙特卡洛仿真方法,與COT(CUSUM of T)控制圖進(jìn)行了對比。結(jié)果表明,對于正態(tài)分布過程,COT方
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