基于贝叶斯方法的高维数据流控制图与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 特色与创新 | 第12-13页 |
| 1.5 研究框架 | 第13-15页 |
| 第2章 高维数据流过程控制方法 | 第15-28页 |
| 2.1 LASSO方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 LASSO方法原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 高维应用中LASSO方法存在的问题 | 第16-17页 |
| 2.2 贝叶斯变量选择模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 高维数据模型设计 | 第17-19页 |
| 2.2.2 贝叶斯方法的概率设计 | 第19页 |
| 2.2.3 基于Gibbs抽样的变量选择过程 | 第19-21页 |
| 2.3 过程控制图方法改进 | 第21-28页 |
| 2.3.1 传统控制图及统计量比较 | 第21-24页 |
| 2.3.2 高维控制图与统计量 | 第24-25页 |
| 2.3.3 改进的高维数据流控制图方法 | 第25-28页 |
| 第3章 高维数据流控制图模拟与比较 | 第28-37页 |
| 3.1 LASSO与贝叶斯方法对比 | 第28-29页 |
| 3.1.1 对比分析指标 | 第28页 |
| 3.1.2 模拟对比情况 | 第28-29页 |
| 3.2 数据与算法参数设计 | 第29-31页 |
| 3.2.1 模拟数据设计 | 第30页 |
| 3.2.2 参数设计 | 第30-31页 |
| 3.3 模拟过程与结果分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 参数取值及模拟步骤 | 第31-33页 |
| 3.3.2 控制图比较 | 第33-37页 |
| 第4章 半导体数据实证分析 | 第37-41页 |
| 4.1 数据来源 | 第37-38页 |
| 4.2 数据预处理 | 第38-39页 |
| 4.3 基于贝叶斯方法的控制图 | 第39-41页 |
| 第5章 结论与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 结论 | 第41-42页 |
| 5.2 展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 附录 | 第47-60页 |
| 附录A 半导体数据展示及模拟结果列表 | 第47-48页 |
| 附录B 模拟结果列表 | 第48-49页 |
| 附录C 实现Gibbs取样器的条件分布 | 第49-50页 |
| 附录D R语言代码 | 第50-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
