| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第10-15页 |
| ·多元过程能力指数及分析研究综述 | 第10-13页 |
| ·过程质量诊断研究综述 | 第13-15页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究的创新之处 | 第17-18页 |
| 第二章 过程能力指数及过程能力分析 | 第18-43页 |
| ·过程能力指数 | 第18-36页 |
| ·一元过程能力指数 | 第18-25页 |
| ·多元过程能力指数 | 第25-36页 |
| ·过程能力分析 | 第36-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第三章 过程质量诊断方法 | 第43-51页 |
| ·基于主成分分析的质量诊断 | 第43-44页 |
| ·基于T2 分解法的质量诊断 | 第44-45页 |
| ·基于判别分析的质量诊断 | 第45-46页 |
| ·基于神经网络的质量诊断 | 第46-50页 |
| ·BP 网络结构 | 第46-47页 |
| ·BP 网络的算法 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 制造生产过程质量控制与诊断体系构建 | 第51-59页 |
| ·统计过程控制 | 第51-53页 |
| ·单变量统计过程控制 | 第51-52页 |
| ·多变量统计过程控制 | 第52-53页 |
| ·统计过程诊断 | 第53-54页 |
| ·制造生产过程的质量控制与诊断体系 | 第54-58页 |
| ·控制与诊断的目标 | 第55页 |
| ·控制与诊断体系模块 | 第55-56页 |
| ·控制与诊断体系运行过程 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于PCA 的多元过程能力分析 | 第59-73页 |
| ·主成分分析简介 | 第59-63页 |
| ·主成分定义及导出 | 第60-61页 |
| ·主成分分量的规格区间 | 第61-63页 |
| ·基于区域体积比和PCA 的多元过程能力分析 | 第63-67页 |
| ·基于区域体积比的多元过程能力指数的度量 | 第63-64页 |
| ·多元过程能力指数MC ppc 和MC ppcm 的置信区间 | 第64-67页 |
| ·基于不合格品率和PCA 的多元过程能力分析 | 第67-69页 |
| ·实例分析 | 第69-72页 |
| ·基于区域体积比和PCA 过程能力指数的应用 | 第69-71页 |
| ·基于不合格品率和PCA 过程能力指数的应用 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 基于支持向量机的制造过程质量诊断应用研究 | 第73-91页 |
| ·T2控制图 | 第73-75页 |
| ·支持向量机 | 第75-82页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第76-78页 |
| ·线性不可分问题 | 第78-79页 |
| ·非线性支持向量分类机 | 第79-82页 |
| ·过程诊断中的支持向量机算法 | 第82-84页 |
| ·基于SVM 的MSPC 诊断研究 | 第84-86页 |
| ·实例研究 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第七章 结论与展望 | 第91-93页 |
| ·论文工作总结 | 第91-92页 |
| ·研究展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-100页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |