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《天津大学》 2012年
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基于数据密度的变点识别方法研究

丁静  
【摘要】:控制图是质量控制的重要工具之一,广泛应用于生产过程的质量监控,能够发现过程运行中出现的系统性漂移,及时报警并采取措施,保证产品质量。控制图的建立可以分为两个阶段:(1)回溯分析阶段(Phase I,离线阶段),通过对合格生产过程的历史数据的分析,提取典型的基础数据,并建立基础统计模型;(2)监测阶段(Phase II,在线阶段),将新的观测数据与基础统计模型进行比较,如果新的观测值与模型不足够接近,则判断过程出现异常,需对该过程进行调整。 在回溯分析阶段,一般假设基础数据服从同一分布,但实际上基础数据有可能服从多个分布。因此,对历史数据中隐含的不同分布进行识别是很有必要的。并在此基础上对历史数据进行过滤,提取不同分布下的基础数据并建立控制图,才能更好的保证在线监测阶段对过程异常的有效监控。 变点识别问题是回溯分析问题中的研究重点。多数研究均以过程服从某已知参数分布为基本假设,其方法对特定分布的依赖性很高。鉴于此,本论文提出基于数据密度的变点识别研究,其基本原理是:首先利用聚类分析原理将基础数据进行聚类,以滑动窗口宽度为单位分别统计每类数据的数据密度,通过对数据密度的比较,从而确定变点位置。该方法所依据的理论主要有聚类分析原理(Clustering Theory)、滑动窗口理论(Moving Windows)及数据密度估计(Data Density Estimation)。 通过Matlab软件,本论文将所提出的方法与传统的LRT方法和MMA方法进行了性能效果的对比,仿真性能研究分析的结果表明所提出的方法具有不错的综合性能。 最后本论文将所提出的变点识别方法进行总结,并对其未来可能的研究方向进行了展望。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:O213.1

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