汽车生产质量控制管理应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究的目的意义 | 第13页 |
| 1.1.1 课题研究的意义 | 第13页 |
| 1.1.2 课题研究的目的 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-16页 |
| 1.2.1 质量控制及其发展概况 | 第13-14页 |
| 1.2.2 MES系统及其发展概况 | 第14-15页 |
| 1.2.3 数据处理及其发展概况 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第16-19页 |
| 1.3.1 汽车质量控制体系框架设计 | 第16页 |
| 1.3.2 汽车质量检测数据的预处理 | 第16-17页 |
| 1.3.3 汽车质量检测数据的最简规则提取 | 第17页 |
| 1.3.4 MES项目的实现及分析 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的创新之处 | 第19页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 汽车质量控制体系框架设计 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 汽车质量控制系统 | 第20-23页 |
| 2.2.1 生产计划录入、排程、变更管理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 质量过程数据采集 | 第21-22页 |
| 2.2.3 质量AUDIT管理 | 第22-23页 |
| 2.2.4 质量追溯管理 | 第23页 |
| 2.3 汽车质量控制系统架构 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 汽车质量检测数据的预处理 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 数据清理和补齐简介 | 第26-27页 |
| 3.3 数据的离散化 | 第27-28页 |
| 3.4 数据聚类的主要方法 | 第28-33页 |
| 3.4.1 K-means算法 | 第28-29页 |
| 3.4.2 AP算法 | 第29-32页 |
| 3.4.3 k-means算法与AP算法的比较 | 第32-33页 |
| 3.5 基于谱分析的AP算法优化 | 第33-35页 |
| 3.5.1 谱分析技术分析 | 第33-34页 |
| 3.5.2 高维空间中AP聚类算法分析 | 第34页 |
| 3.5.3 AP聚类的优化算法 | 第34-35页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第35-37页 |
| 3.6.1 算法的初始值设置 | 第35页 |
| 3.6.2 算法有效评价指标 | 第35-36页 |
| 3.6.3 实验结果分析 | 第36-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 汽车质量检测数据的最简规则提取 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 最简规则的简介 | 第38页 |
| 4.3 规则提取的主要算法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 粗糙集 | 第38-40页 |
| 4.3.2 概念格 | 第40-41页 |
| 4.3.3 粗糙集与概念格的关系 | 第41页 |
| 4.4 基于概念格的最简规则提取优化算法 | 第41-43页 |
| 4.4.1 概念格的构造 | 第41-42页 |
| 4.4.2 最简规则提取优化算法 | 第42-43页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 4.6 应用举例 | 第45-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 工程实例分析 | 第48-60页 |
| 5.1 概述 | 第48-49页 |
| 5.1.1 汽车公司简介 | 第48页 |
| 5.1.2 系统背景 | 第48-49页 |
| 5.2 基于MES的质量控制系统的设计实现 | 第49-56页 |
| 5.2.1 生产计划导入设计实现 | 第49-50页 |
| 5.2.2 生产计划排程设计实现 | 第50-52页 |
| 5.2.3 质量过程数据采集设计实现 | 第52-53页 |
| 5.2.4 质量AUDIT设计实现 | 第53-55页 |
| 5.2.5 质量追溯设计实现（物料、工艺参数） | 第55-56页 |
| 5.3 汽车质量决策规则提取的设计实现 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论 | 第60-61页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
