首页--工业技术论文--一般工业技术论文--工程基础科学论文--工程数学论文--概率论、数理统计的应用论文--工程控制论论文

基于参数估计的多元控制图性能研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-22页
    1.1 研究背景与选题意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-20页
        1.2.1 质量管理发展历程第14-16页
        1.2.2 质量控制图的研究现状第16-19页
        1.2.3 基于参数估计的控制图研究现状第19-20页
    1.3 论文研究思路及内容安排第20-22页
        1.3.1 论文研究思路第20页
        1.3.2 论文内容安排第20-22页
第2章 多元质量控制图的相关理论第22-30页
    2.1 应用多元质量控制图的必要性第22页
    2.2 传统的多元质量控制图第22-24页
        2.2.1 Hotelling T~2控制图第22-23页
        2.2.2 MEWMA控制图第23页
        2.2.3 MCUSUM控制图第23-24页
    2.3 多元Bayesian控制图第24-25页
    2.4 控制图的参数估计第25-26页
        2.4.1 单元质量控制图的参数估计第25页
        2.4.2 多元质量控制图的参数估计第25-26页
    2.5 控制图的统计性评价指标第26-29页
        2.5.1 随机模拟法第27页
        2.5.2 马尔科夫链法第27-29页
        2.5.3 积分方程法第29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 参数估计条件下多元控制图统计性能研究第30-47页
    3.1 估计参数对FEWMA控制图统计性能的研究第30-36页
        3.1.1 FEWMA控制图第30-31页
        3.1.2 FEWMA控制图的参数估计第31-36页
    3.2 基于参数估计的FEWMA控制图控制限的设计第36-40页
    3.3 T~2、MEWMA和MCUSUM控制图的参数估计过程设计第40-41页
    3.4 估计参数对T~2、MEWAM和MCUSUM控制图统计性能的研究第41-46页
        3.4.1 参数估计条件下T~2控制图的ARL_1分析第41页
        3.4.2 参数估计条件下MEWMA控制图的ARL_1分析第41-42页
        3.4.3 参数估计条件下MCUSUM控制图的ARL_1分析第42-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第4章 GEWMA控制图的统计性能研究第47-56页
    4.1 GEWMA控制图第47-48页
    4.2 面向GEWMA控制图的粒子群优化算法第48-50页
        4.2.1 粒子群优化算法第48-49页
        4.2.2 问题建模与分析第49-50页
    4.3 参数已知条件下基于PSO算法GEWMA控制图的统计性能第50-51页
    4.4 参数估计条件下的GEWMA控制图的统计性能研究第51-53页
    4.5 参数估计条件下基于PSO算法GEWMA控制图的统计性能第53-55页
    4.6 本章小节第55-56页
第5章 参数估计条件下多元Bayesian控制图的经济性能研究第56-66页
    5.1 参数估计的过程设计第56-57页
    5.2 多元Bayesian控制图的参数估计第57-60页
    5.3 均值偏移方向以及质量特性个数的影响第60-62页
    5.4 Phase II中抽样策略的影响第62-64页
    5.5 Phase I中的样本大小的数值选取方法第64-65页
    5.6 本章小结第65-66页
结论与展望第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-75页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第75页

论文共75页,点击 下载论文
上一篇:刑民交叉案件的基本类型与审理顺序--以刘某夫妇骗取贷款案为例
下一篇:离婚诉讼中夫妻共同股权分割法律问题研究