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面向过程质量控制的数据降维与熵分析研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-18页
        1.2.1 过程质量控制研究现状第16-17页
        1.2.2 数据挖掘在过程质量控制中的应用研究现状第17-18页
        1.2.3 熵分析研究现状第18页
    1.3 研究目的及意义第18-19页
    1.4 本文的主要研究内容和论文组织结构第19-21页
第二章 面向统计过程控制的数据降维方法介绍第21-31页
    2.1 统计过程控制第21-23页
    2.2 数据降维简介第23-24页
    2.3 特征提取方法第24-29页
        2.3.1 主成分分析第24-26页
        2.3.2 线性判别分析第26-27页
        2.3.3 因子分析第27页
        2.3.4 偏最小二乘法第27-29页
    2.4 本章小节第29-31页
第三章 面向多维质量数据的鲁棒增量主成分分析方法第31-39页
    3.1 增量主成分分析方法原理第31-33页
    3.2 鲁棒增量主成分分析第33-35页
        3.2.1 滑动窗口模型第33-34页
        3.2.2 利用反k近邻法判别数据流离群点第34页
        3.2.3 鲁棒增量主成分分析算法第34-35页
        3.2.4 计算复杂度分析第35页
    3.3 仿真分析第35-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 过程能力分析与熵分析第39-51页
    4.1 过程能力分析第39-42页
        4.1.1 第一代过程能力指数第39-40页
        4.1.2 第二代过程能指数第40-41页
        4.1.3 第三代过程能力指数第41页
        4.1.4 过程能力的判定第41-42页
    4.2 熵分析介绍第42-49页
        4.2.1 近似熵第42-43页
        4.2.2 样本熵第43-45页
        4.2.3 多尺度熵第45-47页
        4.2.4 多元多尺度熵第47-49页
    4.3 本章小结第49-51页
第五章 改进的样本熵方法及其在过程能力分析中的应用第51-67页
    5.1 改进的样本熵方法第51-53页
    5.2 仿真分析第53-61页
        5.2.1 仿真分析 1:只有方差变化的情况第54-56页
        5.2.2 仿真分析 2:只有均值变化的情况第56-59页
        5.2.3 仿真分析 3:均值和方差都变化的情况第59-61页
    5.3 改进的样本熵在过程能力分析中的应用第61-66页
        5.3.1 方差变化的情况第61-63页
        5.3.2 均值变化的情况第63-65页
        5.3.3 改进样本熵应用举例第65-66页
    5.4 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
    6.1 论文总结第67页
    6.2 未来展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
作者简介第75-76页

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