多源异构灰数据背景下的贝叶斯迭代优化控制图模型

摘要：

在统计过程控制中,为了利用专家信息减少不确定性,并在控制图模型中将不同属性的专家先验信息结合起来综合利用,提出一种新的广义标准灰数概念,将不同属性的专家信息结合在同一个空间上,用统一架构进行表征,并提出新的运算法则来计算这些多源异构的专家灰信息.结合经典贝叶斯理论,在灰数据背景下对统计质量控制图模型进行参数估计,并利用累积样本信息对参数进行迭代优化,使灰色区域不断收敛,降低不确定性.实例分析结果表明,这种灰贝叶斯迭代优化模型可以在小样本贫信息的情况下减少监测数据的异常波动,更准确地利用专家信息进行预警,并在样本累积过程中逐步偏重于实际数据,得到符合新样本信息的参数.

关键词：统计过程控制、多源异构信息、广义区间灰数、贝叶斯迭代优化、质量控制图

所属期刊栏目：33

分类号：TB114.2(工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金项目71671091;中央高校基本科研业务费专项资金项目NP2015208;国家社科基金重点项目12AZD102

在线出版日期：2018-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1287-1294