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非线性轮廓异常点识别方法研究

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景及意义第7-8页
        1.1.1 研究背景第7-8页
        1.1.2 研究意义第8页
    1.2 国内外研究综述第8-9页
    1.3 本文所提方法及论文结构第9-11页
第2章 理论研究第11-18页
    2.1 统计过程研究第11-13页
        2.1.1 统计过程研究概念及基本思想第11-12页
        2.1.2 SPC重要工具控制图基本原理第12-13页
    2.2 轮廓监控第13-15页
    2.3 异常点概述及异常点识别方法第15-18页
        2.3.1 异常点概念及成因第15页
        2.3.2 异常点识别方法研究第15-18页
第3章 方法研究第18-28页
    3.1 WDC方法流程第18-19页
    3.2 小波分析基本理论和小波降噪原理第19-21页
        3.2.1 小波分析基本理论第19-20页
        3.2.2 小波降噪原理第20-21页
    3.3 数据深度第21-23页
        3.3.1 马氏深度(Mahalanobis Depth)第21-22页
        3.3.2 基于空间秩的数据深度第22页
        3.3.3 L~P数据深度第22-23页
    3.4 聚类分析与K-MEANS分析第23-26页
        3.4.1 聚类分析概念及主要方法第23-25页
        3.4.2 K-means聚类方法第25-26页
    3.5 Χ~2控制图方法第26-28页
第4章 性能分析第28-48页
    4.1 仿真过程第28-29页
    4.2 效果评价指标第29页
    4.3 非正态变异下性能分析第29-36页
        4.3.1 对数正态分布下变异均值改变第30-33页
        4.3.2 对数正态分布下误差因子方差改变第33-36页
    4.4 标准正态变异下性能分析第36-44页
        4.4.1 标准正态分布下变异均值改变第37-40页
        4.4.2 标准正态分布下变异方差改变第40-44页
    4.5 WDC自身方法对比第44-46页
    4.6 实例分析第46-48页
第5章 结论与展望第48-50页
参考文献第50-54页
发表论文与参加科研情况第54-55页
致谢第55页

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