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正版 质量监控与优化理论、算法及应用:基于计算智能视角 崔庆安
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第一章绪论1 第一节研究背景及意义1 第二节国内外研究现状7 第三节目前需要深入研究的问题15 第二章计算智能方法19 第一节智能与人工智能19 第二节符号智能与计算智能20 第三节人工神经网络22 第四节支持向量回归机34 第五节粗糙集48 第六节本章小结57 第三章自相关过程质量监控的人工神经网络方法58 第一节背景介绍58 第二节统计过程控制的基本原理61 第三节自相关过程的统计模型65 第四节自相关过程的EWMA控制图68 第五节基于Hopfield人工神经网络的自相关过程 质量监控方法70 第六节本章小结91 第四章响应建模的支持向量回归机方法92 第一节背景介绍92 第二节质量优化的经典响应曲面法96 第三节响应建模的机器学习描述104 第四节实验设计条件下支持向量回归机的核函数及 参数选择107 第五节基于支持向量回归机的复杂过程响应建模 方法115 第六节仿真研究117 第七节降低吡啶二乙基硼烷合成反应综合成本的 应用研究132 第八节本章小结138 第五章静态稳健性参数优化的支持向量回归机方法139 第一节背景介绍139 第二节静态稳健性参数优化的双响应曲面法141 第三节双响应和单一响应的支持向量回归机稳健性 建模方法144 第四节仿真研究151 第五节板弹簧加工过程的稳健性参数优化155 第六节印刷过程的稳健性参数优化166 第七节电感电阻串联电路的稳健性参数优化169 第八节本章小结173 第六章动态稳健性参数优化的支持向量回归机方法174 第一节背景介绍174 第二节非线性动态系统的统计模型176 第三节基于支持向量回归机的动态系统稳健性 参数优化179 第四节注射加工过程的稳健性参数优化186 第五节本章小结199 第七章参数调整规则提取的粗糙集方法200 第一节背景介绍200 第二节基于粗糙集的参数调整规则提取202 第三节应用案例分析205 第四节本章小结223 第八章各类算法的Matlab代码225 第一节基于Hopfiled人工神经网络自相关过程 监控算法代码225 第二节支持向量回归机核函数及参数选择算法 代码235 第三节基于支持向量回归机的单一响应建模算法 代码262 第四节动态稳健性参数优化的支持向量回归机建模 算法代码267 第五节基于粗糙集的参数调整规则提取算法代码269 参考文献278
崔庆安编著的《质量监控与优化的理论算法及应用--基于计算智能视角》的主要目的在于提供一种利用计算智能理论方法解决质量监控与优化新问题的系统性方案,是作者近年来在该领域的理论研究成果和工程实践应用的总结和深化。本书涉及的关键问题包括:自相关过程的质量异常波动监控和识别、复杂作用关系过程的全局性响应建模和稳健性参数优化、非线性动态系统的稳健性参数优化、强噪声过程的参数调整规则提取等。
质量监控与优化是质量管理领域的核心问题。近年来,随着技术不断进步,出现了大量先进制造过程。对于此类过程,如果沿用传统质量监控与优化方法,将导致过程长期运行于次优状态,使产品质量及可靠性受到影响。 本书从计算智能的视角,研究和解决现代制造业中质量监控与优化的关键问题,例如,自相关过程的质量异常波动监控和识别、复杂作用关系过程的全局性响应建模和稳健性参数优化、非线性动态系统的稳健性参数优化、强噪声过程的参数调整规则提取等。本书附有较多的工程应用实例,以及各类算法的Matlab程序核心代码。 本书可作为从事质量监控和优化的科技工作和工程技术人员参考,也可作为高等院校管理科学与工程、工业工程、企业管理、系统工程等质量管理和质量工程相关专业的高年级本科生和研究生的教学用书。
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