本文選題：統(tǒng)計(jì)過程控制 + EWMA控制圖��； 參考：《運(yùn)籌與管理》2017年03期

【摘要】：以稀土分離企業(yè)為背景,抽取聯(lián)產(chǎn)品特點(diǎn)及質(zhì)量屬性,繪制單一產(chǎn)品的指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均控制圖和聯(lián)產(chǎn)品的多元?dú)埐頣~2控制圖,并將兩類控制圖進(jìn)行對(duì)比分析,分析表明和EWMA控制圖相比,聯(lián)產(chǎn)品多元?dú)埐頣~2控制圖能降低控制圖虛發(fā)警報(bào)的概率。針對(duì)多元?dú)埐頣~2控制圖發(fā)現(xiàn)的異常模式,采用支持向量機(jī)模型對(duì)異常模式進(jìn)行分類處理,尋找分類規(guī)則,構(gòu)造PSO-SVM分類器,運(yùn)用粒子群算法對(duì)SVM參數(shù)尋優(yōu),并對(duì)得出的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。分析表明該分類器能提高分類正確率,模式識(shí)別可以用于診斷稀土企業(yè)引起聯(lián)產(chǎn)品多元?dú)埐頣~2控制圖出現(xiàn)異常的原因,從而提高過程質(zhì)量管理水平。
[Abstract]:Under the background of rare earth separation enterprise, the characteristics and quality attributes of the combined products are extracted, the exponential weighted moving average control chart of a single product and the multivariate residuals T-2 control chart of the combined product are drawn, and the two control charts are compared and analyzed.The analysis shows that compared with the EWMA control chart, the combined product multivariate residuals control chart can reduce the probability of false alarm in the control chart.Aiming at the abnormal pattern found in the control chart of multivariate residuals, the support vector machine (SVM) model is used to classify the abnormal patterns, to find the classification rules, to construct the PSO-SVM classifier, and to use particle swarm optimization algorithm to optimize the SVM parameters.The results are compared and analyzed.The analysis shows that the classifier can improve the accuracy of classification, and the pattern recognition can be used to diagnose the abnormal causes of the multivariate residuals Tn-2 control chart in rare earth enterprises, thus improving the quality management level of the process.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;內(nèi)蒙古科技大學(xué)白云鄂博礦多金屬資源綜合利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014MS0710) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71162027) 內(nèi)蒙古哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃資助項(xiàng)目(2014B030)
【分類號(hào)】：TQ133.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1734165