| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·文献综述 | 第8-10页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第10-12页 |
| 第二章 贝叶斯参数估计理论基础 | 第12-19页 |
| ·贝叶斯理论的来源和基本观点 | 第12-13页 |
| ·贝叶斯理论的来源 | 第12页 |
| ·贝叶斯理论的基本观点 | 第12页 |
| ·先验信息、样本信息、总体信息 | 第12-13页 |
| ·贝叶斯公式 | 第13-14页 |
| ·共轭先验分布的概念及其优点 | 第14-16页 |
| ·共轭先验分布 | 第14页 |
| ·共轭先验分布的优点 | 第14-16页 |
| ·实践中常用的共轭先验分布 | 第16页 |
| ·共轭分布中超参数的确定方法 | 第16-18页 |
| ·正态分布（方差已知） | 第17页 |
| ·贝塔分布 | 第17页 |
| ·伽马分布 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于贝叶斯理论的工程过程控制模型设计 | 第19-28页 |
| ·工程过程控制（EPC）概述 | 第19-22页 |
| ·EPC 基本原理 | 第19页 |
| ·过程调整的基本思想 | 第19-20页 |
| ·使用反馈控制的过程调整 | 第20-21页 |
| ·三项(PID)控制器 | 第21-22页 |
| ·基于贝叶斯理论的EPC 模型设计 | 第22-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于贝叶斯理论的统计过程控制模型设计 | 第28-50页 |
| ·统计过程控制原理 | 第28-29页 |
| ·统计过程控制含义 | 第28页 |
| ·统计过程控制的发展 | 第28-29页 |
| ·休哈特控制图 | 第29-33页 |
| ·控制图的来源和基本形式 | 第29-30页 |
| ·控制图的判异原则 | 第30-31页 |
| ·关于控制图的分类及应用 | 第31-33页 |
| ·几种控制图的控制限计算 | 第33页 |
| ·EWMA 控制图 | 第33-34页 |
| ·多品种小批量生产统计过程控制技术发展 | 第34-35页 |
| ·基于贝叶斯理论的过程控制技术 | 第35-36页 |
| ·基于贝叶斯理论的SPC 模型设计 | 第36-46页 |
| ·多品种小批量生产过程参数的贝叶斯估计 | 第37-38页 |
| ·贝叶斯控制模型的构建 | 第38-40页 |
| ·贝叶斯控制模型影响因素分析 | 第40-42页 |
| ·贝叶斯过程控制模型仿真分析 | 第42-46页 |
| ·基于贝叶斯理论的SPC 模型扩展 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 实证研究 | 第50-65页 |
| ·背景介绍 | 第50页 |
| ·典型工序贝叶斯控模型的建立 | 第50-63页 |
| ·车削定子工序贝叶斯控制模型的建立 | 第50-56页 |
| ·涨型工序贝叶斯控制模型建立 | 第56-60页 |
| ·转子磨削工序贝叶斯控制模型建立 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 SPC/EPC 集成模型运行方案设计 | 第65-69页 |
| ·基于贝叶斯理论的SPC/EPC 集成控制模型 | 第65-66页 |
| ·基于贝叶斯理论的SPC/EPC 集成模型运行方案设计 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文解决的问题 | 第69页 |
| ·需要进一步研究和探讨的问题 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录 | 第74-77页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |