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基于广义线性模型的变量选择与稳健参数设计

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
1 绪论第15-31页
   ·研究背景及意义第15-19页
   ·国内外研究现状及分析第19-27页
     ·响应曲面的质量设计研究第20-23页
     ·广义线性模型的质量设计研究第23-27页
   ·研究内容与技术路线第27-30页
     ·研究内容第27-29页
     ·技术路线第29-30页
   ·研究的创新之处第30-31页
2 预备知识第31-47页
   ·广义线性模型的基本理论与方法第31-38页
     ·响应的分布第31-32页
     ·广义线性模型的构成第32-33页
     ·均值与方差函数第33-34页
     ·广义线性模型的估计第34-38页
   ·贝叶斯统计的基本理论与方法第38-41页
     ·贝叶斯定理第39页
     ·先验分布的选择第39-40页
     ·后验分布的推断第40-41页
   ·稳健参数设计的基本理论与方法第41-46页
     ·运用乘积表进行位置与散度建模第43-45页
     ·运用组合表进行响应曲面建模第45-46页
   ·本章小结第46-47页
3 基于GLM的贝叶斯估计与筛选试验分析第47-61页
   ·Jeffreys先验第47-48页
   ·回归参数的贝叶斯估计第48-50页
   ·MCMC模拟方法第50-51页
   ·实例分析第51-56页
     ·波焊接试验第51页
     ·试验数据分析第51-56页
   ·仿真试验分析第56-60页
     ·部分因子试验的仿真数据第56页
     ·仿真结果分析第56-60页
   ·本章小结第60-61页
4 基于GLM的两阶段贝叶斯变量与模型选择第61-73页
   ·贝叶斯模型的选择与评价方法第62-63页
   ·基于GLM的两阶段贝叶斯变量与模型选择方法第63-68页
     ·先验分布的选择第64-65页
     ·两阶段的贝叶斯变量与模型选择方法第65-68页
   ·实例分析第68-71页
   ·本章小结第71-73页
5 基于GLM与随机搜索技术的贝叶斯变量与模型选择第73-95页
   ·一般回归模型参数的先验设置第74-75页
   ·基于GLM的贝叶斯变量与模型选择第75-79页
     ·考虑经验贝叶斯先验的变量选择方法第76-77页
     ·基于贝叶斯后验样本的统计推断第77-79页
   ·实例分析第79-85页
   ·结合GLM与因子效应原则的多阶段贝叶斯变量选择第85-87页
   ·仿真试验分析第87-93页
     ·泊松分布的仿真试验第87-91页
     ·二项分布的仿真试验第91-93页
   ·本章小结第93-95页
6 基于GLM的双响应曲面方法与稳健参数设计第95-110页
   ·基于双响应曲面的稳健参数设计第95-98页
   ·基于GLM的稳健参数设计第98-102页
     ·基于GLM的均值与散度模型第98-100页
     ·基于GLM的双响应曲面模型第100-102页
   ·基于遗传算法与模式搜索的参数优化第102-104页
   ·实例分析第104-109页
     ·电阻率试验第104-105页
     ·分析过程第105-109页
   ·本章小结第109-110页
7 基于GLM的动态稳健参数设计第110-124页
   ·动态响应系统的一般模型第111-112页
   ·参数设计优化的性能度量第112-113页
     ·散度与灵敏度第112页
     ·两步优化程序第112-113页
   ·建模与分析策略第113-114页
     ·性能度量建模第113页
     ·响应函数建模第113-114页
   ·基于JGLM与RM的动态稳健参数设计第114-118页
     ·模型构建的基本理论第114-115页
     ·模型方法与实施步骤第115-118页
   ·实例分析第118-123页
     ·推挽式电缆驱动器第118-119页
     ·分析过程第119-123页
   ·本章小结第123-124页
8 总结与展望第124-127页
   ·总结第124-125页
   ·展望第125-127页
致谢第127-128页
参考文献第128-141页
附录A 攻读博士学位期间发表或录用的论文情况第141-143页
附录B 攻读博士学位期间参加的科学研究情况第143页

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