| 均值渐进式漂移下的过程控制方法研究 |
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| 引用本文： | 何桢,刘冬生. 均值渐进式漂移下的过程控制方法研究[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2006, 0(12): 38-41 |
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| 作者姓名： | 何桢 刘冬生 |
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| 作者单位： | 天津大学,管理学院,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 实践证明，使用传统休哈特控制图控制自相关过程会造成大量虚发报警，使得控制图的灵敏度大大降低。神经网络方法以其独特的模式识别技术，在对自相关过程进行识别的尝试中，显示出了极大的优越性。文章针对自相关过程中渐进式均值漂移的模型，以神经网络方法进行检测，取得了良好效果。
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| 关 键 词： | 自相关过程 统计过程控制(SPC) 神经网络 渐进式均值漂移 |
| 文章编号： | 1001-2265(2006)12-0038-04 |
| 收稿时间： | 2006-05-12 |
| 修稿时间： | 2006-05-12 |
A Study on the Process Control for Continuous Mean Shifting Processes |
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| HE Zhen,LIU Dong-sheng. A Study on the Process Control for Continuous Mean Shifting Processes[J]. Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 2006, 0(12): 38-41 |
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| Authors: | HE Zhen LIU Dong-sheng |
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| Affiliation: | School of Management, Tianjin University, Tianjin 300072, China |
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| Abstract: | Traditional Shewhart control chart is not applicable in many automatic process because data from these industries are autocorrelated. Neural network is utilized to identify continuous shifting in process parameter values from time series models. As a result, BP neural network succeeds a good identification rate. |
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| Keywords: | autocorrelated process SPC neural network increasing shifting |
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