基于广义似然比的泊松过程变点识别
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第7-9页 |
| ·存在的问题及提出背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·研究目标 | 第8-9页 |
| ·国内外文献综述 | 第9-11页 |
| ·本文的内容及结构 | 第11-13页 |
| 第二章 理论基础 | 第13-23页 |
| ·SPC 简述 | 第13-20页 |
| ·统计过程控制的起源和发展 | 第13-14页 |
| ·统计过程控制的方法 | 第14-17页 |
| ·统计过程控制的原理 | 第17-18页 |
| ·统计过程控制中两类错误和两个阶段 | 第18-20页 |
| ·变点识别问题 | 第20-21页 |
| ·变点问题概述 | 第20-21页 |
| ·变点识别的一般步骤 | 第21页 |
| ·广义似然比理论 | 第21-22页 |
| ·广义似然比理论概述 | 第21页 |
| ·广义似然比的建立 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 模型设计 | 第23-39页 |
| ·初始参数已知的单变点识别模型 | 第23-26页 |
| ·基本定义与假设 | 第23页 |
| ·Poisson 过程的 GLR 模型 | 第23-26页 |
| ·初始参数未知的单变点识别模型 | 第26-29页 |
| ·参数定义与前提假设 | 第26-27页 |
| ·GLR 模型建立 | 第27-29页 |
| ·初始参数已知的双变点识别模型 | 第29-33页 |
| ·双变点模型的基本定义与假设 | 第29页 |
| ·双变点假设下 GLR 模型 | 第29-33页 |
| ·初始参数未知的双变点识别模型 | 第33-36页 |
| ·基本定义与假设 | 第33页 |
| ·Poisson 过程的 GLR 模型 | 第33-36页 |
| ·多变点识别模型的构造 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 仿真 | 第39-52页 |
| ·仿真目的和原理 | 第39页 |
| ·流程设计 | 第39-40页 |
| ·Poisson 过程下初始参数未知的单变点识别 | 第40-43页 |
| ·仿真步骤 | 第40页 |
| ·仿真实验参数 | 第40-41页 |
| ·基本结果 | 第41页 |
| ·变点识别性能 | 第41-43页 |
| ·Poisson 过程下初始参数未知的双变点识别 | 第43-50页 |
| ·仿真步骤 | 第44页 |
| ·仿真实验参数 | 第44页 |
| ·基本结果 | 第44-47页 |
| ·变点识别性能 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-55页 |
| ·总结 | 第52-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
